地址:https://github.com/YoloGitHub/ider-spring-boot-starter 测试 1. MsserviceApplicationTests.concurrentTest : 用于做并发测试 2. MsserviceApplicationTests.reset : 用于重置环境 a. redis的key重置为你设置的值 b. 数据库表重置:ORDERS表全部删除、STOCK表重置为你设置的值 ...
项目地址:FishAndWasabi/YOLO-MS: YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-Time Object Detection (github.com) 1.简介 尽管YOLO系列具有令人印象深刻的性能,但识别不同尺度的物体仍然是实时物体探测器面临的一个基本挑战。这促使我们设计一个健壮的编码器架构来学习表达性的多尺度特征表示。
论文标题:YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection 论文链接:arxiv.org/abs/2308.0548 代码地址:github.com/FishAndWasab 一句话总结:YOLO-MS通过引入MS-Block和HKS协议,创新性地增强了实时目标检测器的多尺度特征表示能力,实现了高性能与低计算复杂度的平衡。 研究...
使用相当数量的参数和 FLOP 时,YOLO-MS 优于最新最先进的实时目标检测器,包括 YOLO-v7 和 RTMDet。以YOLO-MS的XS版本为例,仅4.5M可学习参数和8.7G FLOPs,在MS COCO上即可达到43%+的AP分数。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.05480.pdf 代码链接:https://github.com/FishAndWasabi/YOLO-MS 作者旨在...
10.2 部分改进模块原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客,原始博客图片显示正常】### YOLOv8简介 YOLOv8目标检测算法继承了YOLOv1 系列的思考,是一种新型端到端的目标检测算法,尽管现在原始检测算法已经开源,但是鲜有发表的...
代码: GitHub - THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 摘要:在过去的几年里,由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡,YOLOS已经成为实时目标检测领域的主导范例。研究人员已经探索了YOLOS的架构设计、优化目标、数据增强策略等,并取得了显著进展。然而,对用于后处理的非最大抑制(...
代码和模型:https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/dev-1.x/projects/rtmo 1 Introduction 多人姿态估计(MPPE)在计算机视觉领域中至关重要,应用范围涵盖增强现实到体育分析等领域。实时处理对于需要即时反馈的应用尤其关键,例如为运动员定位提供指导。尽管已经出现了许多实时姿态估计技术,但实现速度与精度之间的平...
2023. Available online: https://github.com/ultralytics/ultralytics (accessed on 15 February 2023). Disclaimer/Publisher’s Note: The statements, opinions and data contained in all publications are solely those of the individual author(s) and contributor(s) and not of MDPI and/or the editor...
https://github.com/mindspore-lab/mindyolo/blob/master/deploy/README.md 注意:当前只支持在Ascend 310上推理 可以转成onnx,使用ONNXRuntime进行推理 参考https://www.hiascend.com/forum/thread-0284137591140515005-1-1.html 已采纳 2楼回复于2024-09-06 13:50:05 显示10 1 我...
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/0.4/configs/PP-YOLO/README_cn.md 针对铁轨缺陷检测这一场景，PPYOLO 的能力得到了很好的发挥，具体如下所述。更高的定位精度 -- 引入 IoU Aware 等方法 PP-YOLO 的一个特点就是定位精度高。采用了 IoU Loss ，IoU Aware ，Matrix NMS 等提升...