feature.onnx 的作用
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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面向 KITTI 3D 目标检测的 PointPillars 部署工程,支持 PyTorch checkpoint 拆分导出 ONNX/MNN、ONNXRuntime/MNN 推理、BEV/相机可视化
OpenCVONNXRuntime部署YOLOPV2目标检测+驾驶区域分割+车道线分割C++和Python源码+模型.zip
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yolov9 onnx文件
自己生成的基于coco数据集的yolov9-c.onnx文件,推荐使用-c那个
C# Onnx 阿里达摩院开源DAMO-YOLO目标检测 源码
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YOLOV5-DeepSort ONNX实现[项目代码]
本文详细介绍了基于ONNX的YOLOV5-DeepSort多目标跟踪算法的实现过程。文章首先介绍了DeepSORT算法的核心思想,包括其结合深度学习目标检测和传统轨迹跟踪方法的特点。随后,作者分享了代码修改的具体步骤,主要包括main.py文件中ONNX推理的实现以及feature_extractor.py文件的四种推理情况处理。文章还探讨了模型转换中的技术细节,如动态/静态batch_size处理、ckpt转ONNX的方法,以及RKNN量化时遇到的问题。最后展示了ONNX转换后的测试结果,为读者提供了完整的算法实现参考。
insightface-arcface onnx 推理代码和模型 partial-fc-glint360k-r50
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YOLOv8中引入AIFI(Attention-based Intrascale Feature Interaction)源码
YOLOv8-AIFI-Integration 是一套基于Python的开源代码,专门设计用于在YOLOv8对象检测框架中集成AIFI(Attention-based Intrascale Feature Interaction)模块。这个改进是在原有的YOLOv8模型基础上进行的,目的是提升模型在处理尺度内特征交互时的性能,特别是在进行复杂场景和多样化对象检测的情况下。 主要特点 AIFI模块集成:引入了基于注意力机制的AIFI模块,有效提升尺度内特征之间的交互能力。 性能优化:通过AIFI模块的集成,相比传统的SPPF(Spatial Pyramid Pooling-Fast)模块,进一步提高了模型的检测精度和效率。 实时对象检测:保留了YOLO系列模型的实时检测能力,同时在处理速度和精度上有所提升。 灵活适应性:代码设计灵活,可根据不同的应用场景进行调整和优化。 易于集成:提供了易于理解和实施的代码结构,便于在现有的YOLOv8框架中进行集成和测试。 应用场景 适用于需要高效准确的实时对象检测的应用,如自动驾驶、视频监控、无人机航拍分析等。
yolact onnx 模型
1. yolact 全图(包含后处理nms)的onnx 模型 2.主图(不包含后处理)的onnx模型 3. 对应博客https://blog.csdn.net/qq_36649698/article/details/141500709?spm=1001.2014.3001.5502
Burn -Rust 语言构建
Burn 是一款采用 Rust 语言构建的新型全能动态深度学习框架,以极致的灵活性、计算效率及可移植性为主要目标。
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Opencv2计算机编程手册随书代码与图片
Opencv2计算机编程手册,文档内包含了全部的随书代码与图片,
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用yolov5的四个配置文件,s,l,x,m生成的onnx文件,并且在netron上使用这些文件得到详细的模型配置图,资源包含四个配置文件以及相应的四张图
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YOLOv5 object detection with ML.NET, ONNX
改进YOLOv8的井盖检测研究[代码]
本文提出了一种基于改进YOLOv8的井盖目标检测模型,旨在解决城市井盖状态异常检测中的核心挑战。研究基于包含5类井盖状态的大规模数据集(10394张图像、18575个标注框),通过集成BiFPN双向特征融合模块、CBAM注意力机制、Focal-GHM混合损失函数及K-means聚类优化锚框等策略,显著提升了模型性能。实验结果表明,改进模型在测试集上的mAP@0.5达95.2%,mAP@0.5:0.95达89.7%,F1分数均值93.9%,推理速度36.8 FPS,较原始YOLOv8分别提升5.8%、7.2%、4.3%和4.5 FPS。该模型有效应对了类别不均衡、尺度差异和环境干扰等挑战,为城市井盖智能巡检提供了高效解决方案。
计算机视觉_OpenCV451_C_VS2022_pyTorch_onnx_DNN_PaddleOCR_SIFT_图像处理_机器学习_深度学习_数字华容道_透视变换_颜色提取_OCR识别_图像.zip
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YOLOv9改进详解[项目代码]
YOLOv9是Ultralytics团队在2024年初提出的新一代目标检测模型,在保持实时性的同时引入了多个重要创新点。文章详细解析了YOLOv9的核心改进方向,包括主干网络优化(GLEncoder + 可重参数化模块)、特征融合改进(Efficient Bidirectional Feature Pyramid)、标签分配机制(Task-Aligned Assigner)、损失函数优化(CIoU Loss + BCE Loss)以及推理优化(ONNX/TensorRT支持)。此外,文章还介绍了YOLOv9的模型结构自适应、扩展高效特征金字塔、更强的部署支持等特性,并提供了完整的模型结构总结、性能表现数据以及训练和推理流程的详细说明。
岩鸽目标检测专用数据集构建与YOLOv8注意力机制改进模型实战_基于888张YOLOv8格式标注图像并包含随机裁剪曝光调整及椒盐噪声数据增强技术的岩鸽识别数据集_用于城市生态监测中.zip
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YoloV5-Seg(实例分割)C#+.netFramework4.8读取yolov5实例分割onnx模型推理(openvino GPU和opencv CPU均可)
VS2022 YOLOv5 实例分割介绍 YOLOv5 是一个快速且高效的实时目标检测框架,由 Ultralytics 团队维护。虽然 YOLOv5 最初主要用于目标检测任务,但它通过结合其他技术(如 Mask R-CNN 的实例分割模块),可以扩展到实例分割任务中。以下是对 YOLOv5 实例分割的详细介绍: 1. 实例分割简介 实例分割是一种计算机视觉任务,旨在同时检测图像中的对象并为每个对象生成精确的像素级掩码。与语义分割不同,实例分割不仅区分类别,还区分不同的实例(例如,将同一类别的两个对象区分开来)。 2. YOLOv5 实例分割的实现方式 YOLOv5 实例分割的核心思想是将目标检测与掩码预测结合起来,具体实现方式如下: 基于检测框的掩码生成:首先通过 YOLOv5 框架检测目标,并获取每个目标的边界框。 掩码预测模块:在检测的基础上,增加一个掩码分支,用于为每个检测框生成对应的像素级掩码。 融合机制:将检测框的定位信息与掩码分支的像素级信息结合起来,从而实现精准的实例分割。 3. YOLOv5 实例分割的模型架构 YOLOv5 实例分割的模型通常是在基础 YOLOv5 模型上进行扩展,主要包括以下几个模块: 主干网络:用于提取特征图(如 YOLOv5 中的 CSPDarknet53 或 EfficientNet)。 FPN(Feature Pyramid Network):用于多尺度特征融合。 检测头:包含分类分支、回归分支和掩码分支。 掩码分支:负责生成像素级掩码,通常使用 U-Net 或类似结构。 4. YOLOv5 实例分割的优势 高效性:YOLOv5 以其快速推理速度著称,在实例分割任务中仍能保持较高的效率。 灵活性:支持多种模型大小(如 YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x),适应不同硬件环境。
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