近日,美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6,能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中,视觉智能部不断进行了探索和优化,同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示,YOLOv6 ...
tensorrt 部署 yolov5 v6 单卡12线程只要20ms 支持同时模型 windows vs2019 封装dll,一个dll,支持同模型多次加载和不同模型同时多次加载,支持mfc, qt和C#调用,支持批量图片识别,支持模型指定GPU运行,单卡gpu,12线程12个识别任务,平均只有20ms。Demo支持图片、视频、图片文件夹识别...
把如下目录的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64目录下在这里插入图片描述 第四步解压OpenCV和TensorRT备用 安装cmake 第五步onnx转tensorrt引擎,流程如下: 从GitHub下载部署代码https://github.com/zhiqwang...
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZuamJ5x YOLOv8/v5项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZuZk5xs YOLOv7项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZuZl51y YOLOv6项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZuamJ1u 视频演示利用深度学习构建的跌倒检测系统,并提供了...
Language: CMake AXERA-TECH / ax-samples Star 192 Code Issues Pull requests Samples code for world class Artificial Intelligence SoCs for computer vision applications. arm neural-network artificial-intelligence onnx npu yolov5 yolov6 yolov8 axera yolov10 Updated May 29, 2024 CMake Improve...
C. 硬件感知网络结构设计 最近,提出了一些新颖的网络,例如MobileOne [5]和TRT-VIT [6]。这些网络是手动设计的,考虑了在设备上的性能。除了准确性或参数等指标外,同时考虑推断速度,这被称为硬件感知的神经网络设计。 本文的贡献如下: 提出了Bep unit、Repblock和BepC3 block等新型结构。
YOLOv8核心特性包括提供SOTA模型，如P5 640与P6 1280分辨率的检测网络与基于YOLACT的实例分割模型，支持N/S/M/L/X不同大小模型，基于C2f结构的骨干网络与微调通道数，解耦头结构分离分类与检测预测，引入TaskAlignedAssigner与Distribution Focal Loss。YOLOv5是面向实时工业应用的开源目标检测算法，开源库具...
YOLOC中支持的模块有: 主流🚀YOLOv3 模型网络结构; 主流🚀YOLOv4 模型网络结构; 主流🚀Scaled_YOLOv4 模型网络结构; 主流🚀YOLOv5 模型网络结构; 主流🚀YOLOv6 模型网络结构; 主流🚀YOLOv7 模型网络结构; 主流🚀YOLOX 模型网络结构; 主流🚀YOLOR 模型网络结构; 🚀PicoDet 模型网络结构...
首先,根据预测结果pred和真实标签targets计算目标检测损失、类别损失和边界框损失。这些损失分别由compute_loss函数中的compute_obj_loss、compute_cls_loss和compute_bbox_loss函数计算得到。 2. 然后,将目标检测损失、类别损失和边界框损失加权求和,得到总体损失值。 3. 最后,返回总体损失值和各个损失项。 4. bbox...
【CV源码实现】YOLOv6的理解和实现,前言参考1.YOLOv6_github;2.YOLOv6_paper;3. YOLOv6:又快又准的目标检测框架开源啦;完