开源目标检测算法,传统的目标检测算法

目标检测算法代码 2023-11-26 18:14 121 墨鱼

目标检测算法代码

开源目标检测算法,传统的目标检测算法

开源目标检测算法,传统的目标检测算法

PP-PicoDeta采用百度自主研发的超轻量级高精度骨干网络——ESNet（EnhancedShuffleNet），使得整个目标检测模型不仅计算量更小、延迟更低、精度更高，而且具有更好的Robust，能够更好地适配成熟的开源实现算法Yolo，以更高的精度提升目标检测功能同时保证计算速度。 Yolo算法家族拥有庞大的分支和活跃的社区。自2016年发布Yolov1以来，整个系列已经存在了6年。

∩＾∩ 它并不是简单地添加语义头进行分割，而是创建一个系统的目标检测积木模块，即插即用，使其能够更轻松地执行复杂的上层任务，例如多个分类头、实例分割，甚至加上姿势检测等等。目标检测算法有很多，但在COCO等数据集中名列前茅的算法往往模型较大、计算复杂度较高。事实上，大家更关心的是"开源"、"实时"的目标检测方法。今天我想向大家介绍一下目标检测的观点，其中涵盖了常见的

ˋ▽ˊ PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle开发的开源目标检测工具库。它可以帮助开发者快速构建、训练和部署目标检测模型。 PaddleDetection使用一系列先进的目标检测算法，例如Yolo-Fastest。顾名思义，它应该是已知开源的yolo通用目标检测算法中最快、最轻的改进版本（它似乎是目前最快、最通用的目标检测算法）。轻量级），其实初衷是为了打破算力瓶颈，让更多的低成本

从名字上就应该知道maskrcnn-benchmark主要用于实例分割和目标检测。该项目还主要提供FasterR-CNN和MaskR-CNN算法。但由于PyTorch版本升级等问题，maskrcnn-benchmark目前为PP-YOLOE：高精度SOTA目标检测模型PP-YOLOE根据不同的应用场景设计了/m/l/x，4个尺寸的模型，以支持不同的计算。硬件具有强大的水平，无论大小，精度和速度都超越当前所有同行。

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：传统的目标检测算法