YOLOAir 算法库汇总了多种主流 YOLO 系列检测模型，一套代码汇集多种模型结构:内置 YOLOv5 模型网络结构内置 YOLOv7 模型网络结构内置 YOLOX 模型网络结构内置 YOLOR 模型网络结构内置 Scaled_YOLOv4 模型网络结构内置 YOLOv4 模型网络结构内置 YOLOv3 模型网络结构TPH-YOLO 模型网络结构YOLOv5-Lite 模型网络结构YOLO...
包括基于 YOLOv5 的几十种改进网络结构等算法模型的 yaml 配置文件汇总,使用 YOLOv5 网络作为示范,可以将这些模块无缝加入到 YOLOv7、YOLOX、YOLOR、YOLOv4、Scaled_YOLOv4、YOLOv3 等系列 YOLO 算法模块。 YOLOAir 算法库汇总了多种主流 YOLO 系列检测模型的模块,一套代码汇集多种模型结构: 内置YOLOv5 模型网络...
YOLOAir适用于各种需要改进YOLO模型的应用场景,如安防监控、自动驾驶、智能零售等。通过YOLOAir,用户可以快速优化模型性能,提高目标检测的准确性和实时性,为实际应用带来更好的体验。 总结: YOLOAir是一个全新的平台,它集成了自动化工具、可视化界面和云资源,为YOLO模型的改进提供了更加快速和便捷的方式。通过YOLOAir,...
总的来说,YOLOAir是一个功能强大、易于使用的YOLO检测算法组合工具箱。它提供了丰富的模块库和统一的模型代码框架,使得用户能够方便地构建出适应各种场景的检测模型。同时,它还提供了实用的工具和函数,帮助用户更好地进行模型训练、评估和部署。我们相信,随着YOLO系列算法的不断发展和应用场景的不断扩展,YOLOAir将成为...
YOLOv5项目更新 2024.03 新增Dysample上采样改进点:ICCV2023论文:Dysample上采样改进 YOLO Air : Makes improvements easy again YOLOAir是一个基于PyTorch的YOLO算法库。统一模型代码框架、统一应用、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型。 简体中文 |English ...
项目地址🌟:https://github.com/iscyy/yoloair 部分改进说明教程🌟:https://github.com/iscyy/yoloair/wiki/Improved-tutorial-presentation 🌟 Beta Supported Updates 下列功能 YOLOAir-Beta版本内测 已支持🔥 其他 功能🌟 🌟 To Do 支持多任务, 包括 目标检测、分类、分割、姿态估计、人脸检测、目标跟...
### 摘要 YOLOAir算法库作为一款基于PyTorch框架的目标检测工具箱,以其高效的性能和灵活的模块化设计脱颖而出。该工具箱不仅继承了YOLOv5的优秀特性,还进一步增强了与其他YOLO系列版本的兼容性。通过丰富的代码示例,用户可以轻松地学习如何利用这些模块来构建自定义的检测网络,实现模型训练及目标检测任务。 ### 关键词...
YOLO-FaceV2 模型网络结构 PicoDet 模型网络结构 以及其他部分改进模型 以上多种检测算法网络模型使用统一代码框架,集成在 YOLOAir 代码库中,统一应用方式。便于科研者用于论文算法模型改进,模型对比,实现网络组合多样化,包含轻量化模型和精度更高的...
YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 ...
TPH-YOLOv5-AirAPAMAirport detection in remote sensing scenes is a crucial area of research, playing a key role in aircraft blind landing procedures. However, airport detection in remote sensing scenes still faces challenges such as class confusion, poor detection performance on multi-scale ...