例如,在 COCO 数据集上,YOLOv10-S 的速度是 RT-DETR-R18 的 1.8 倍,而 YOLOv10-B 与 YOLOv9-C 相比,在性能相同的条件下,延迟浏览器打开 46%,参数浏览器打开 25%。下图是使用 TensorRT FP16 在 T4 GPU 上的测试结果: 实验和结果 YOLOv10 在 COCO 等标准基准上进行了广泛测试,证明了卓越的性能和...
本期视频内容:YOLO11、YOLOv8、RTDETR之对比实验篇:一键运行数据集对比实验,无需配置环境-官方模型对比实验项目镜像:https://www.codewithgpu.com/u/iscyy-对比实验关于如何修改为自己的数据集教程:https://www.bilibili.com/video/BV1LF4m1P7EL/-各种领域公开数据集地
例如,在COCO上的类似AP下,我们的YOLOV10-S比RT-DETR-R18快1.8倍,同时具有2.8倍更少的参数和FLOPS。与YOLOV9-C相比,YOLOV10-B在性能相同的情况下,延迟减少了46%,参数减少了25%。 YOLOv10有哪些改进? 1.1 双标签分配 在训练过程中,YOLOs[20,59,27,64]通常利用TAL[14](任务分配学习) 为每个实例分配...
FogGuard是一种新型雾感知目标检测网络,通过教师-学生感知损失和深度感知的真实雾数据增强,提升雾天图像中的目标检测准确度。实验表明,FogGuard在RTTS数据集上mAP达69.43%,显著优于YOLOv3的57.78%,且在推理过程中无额外开销。
RTTS雾数据集(内含转换成yolo格式的RTTS的txt标签) RESIDE数据集(包括RTTS、OTS、ITS、SOTS、HSTS、Unannotated Real-worls Hazy), 视频播放量 6、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 目标检测数据集合, 作者简介 获取关注公众号:目标检
GC10-DET是在真实工业中收集的表面缺陷数据集。一个真实的行业。它包含十种类型的表面缺陷,即冲孔(Pu)、焊缝(Wl)、新月形缝隙(Cg)、水斑(Water Spot)。(Cg)、水斑(Ws)、油斑(Os)、丝斑(Ss)、夹杂物(In)、轧坑(Rp)、折痕(Cr)、腰部折痕 (Wf)。所收集的缺陷都在钢板的表面。该数据集包括3570张灰度 ...
因此,RTMO实现了与实时自上而下方法相当的准确性,并超过了其他轻量级单阶段方法,如图1所示。此外,RTMO在处理图像中的多个实例时表现出优越的速度,超过了具有相似准确度的自上而下方法。值得注意的是,RTMO-1模型在COCO val2017数据集上达到了74.8%的平均精度(AP),并在NVIDIA V100 GPU上以每秒141帧的速度运行。
例如,在COCO数据集上,YOLOv10-S在相似AP的情况下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数和FLOPs减少了2.8倍。与YOLOv9-C相比,YOLOv10-B在相同性能下的延迟减少了46%,参数减少了25%。 编辑 我们的YOLOv10在各种模型规模上实现了最先进的性能和端到端延迟。我们首先将YOLOv10与我们的基线模型YOLOv8进行比较。在N ...
2:COCO数据集 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 提供的类别有80 类,有超过33 万张图片,其中20 万张有标注,整个数据集中个体的数目超过150 万个。80个类别部分如下:...
综上所述,危险物品检测领域正经历着前所未有的技术进步,这得益于深度学习技术的快速发展和大规模数据集的建设。未来的研究将可能集中在提高检测算法的泛化能力、降低对计算资源的依赖以及提升在复杂环境下的鲁棒性等方面。本博客的分享重点在于介绍基于最新YOLOv8算法构建的危险物品检测系统,其主要贡献可以总结如下:...