模型实战(16)之StrongSort (OSNET)配合YOLOv5、v7、v8 实现多目标跟踪详解

StrongSort (OSNET)配合YOLOv5、v7、v8 实现多目标跟踪详解 此项目包含一个高度可配置的两阶段跟踪器,可根据不同的部署场景进行调整。由YOLOv5, YOLOv7, YOLOv8(一系列在COCO数据集上预训练的对象检测架构和模型)生成的检测被传递给StrongSORT, StrongSORT基于OSNet结合运动和外观信息以跟踪对象。它可以跟踪你的Yolov5模型被训练来检测的...

YOLOv8轻量化模型:模型轻量化设计 | 轻量级可重参化EfficientRepBiPAN | 来自YOLOv6思想

级模型创新设计 EfficientRepBiPAN 在关键点检测任务中 |  GFLOPs从9.6降低至8.5, mAP50从0.921下降至0.912,mAP50-95从0.697提升至0.779 YOLO轻量化模型专栏:http://t.csdnimg.cn/AeaEF 1.YOLOv6介绍  论文:https://arxiv.org/pdf/2209.02976.pdf 摘要:多年来,YOLO 系列...

YOLOv5优化:独家创新(SC_C_Detect)检测头结构创新,实现涨点 | 检测头新颖创新系列

_Detect)检测头结构创新,适合科研创新度十足,强烈推荐 SC_C_Detect |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 目录 1. SC_C_Detect介绍 2. SC_C_Detect加入YOLOv5 2.1 新建models/head_improve.py ...

YOLOv8改进:最新复现SOD-YOLOv8,助力小目标检测(Small Object Detection)

💡💡💡本文独家改进:改进点:1)backbone加入CBAM;2)backbone、neck连接处加入involution注意力;3)添加一个针对小物体的额外预测头,提升小目标检测性能; SOD-YOLOv8 |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点,尤其在VisDrone-2019涨点显著, VisDrone-2019-DET 数据集上将 mAP95 提高了 6.42%,将 mAP@0.5 提高了 9....

基于YOLOv8的烟雾检测:自研模块 BSAM注意力 PK CBAM注意力,提升一个多点

n+Spartial Attention  1)作为注意力BSAM使用; 推荐指数:五星 BSAM VS CBAM |   野外烟雾检测     mAP50  0.968  VS  0.953  1.YOLOv8介绍          Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在...

YoloV8目标检测与实例分割——目标检测onnx模型推理

pt 模型:它通常需要在不同平台上进行PyTorch的兼容性配置,可能需要额外的工作和依赖处理。.onnx 模型:由于ONNX的独立性,更容易在不同平台和硬件上进行部署,无需担心框架依赖性问题。 3.Yolov8 .pt模型转换onnx 如果想跨平台兼容性,.pt 模型要在不同框架中使用或进行跨平台部署,要使用代码或库将其转换为 ONNX 格式。ONNX转换工具可以将PyTorch模型转换为ONNX格式。...

YoloV5训练V3Det数据集实战

int('Please run this file again to download failed image!') if __name__ == "__main__": main() V3Det转Yolo V3Det的标注文件和COCO是一致的! import jsonimport osimport shutilfrom pathlib import Pathimport numpy as n...

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

准确分割拓扑管状结构,如血管和道路,在各个领域中至关重要,可以确保下游任务的准确性和效率。然而,许多因素使任务复杂化,包括细小的局部结构和可变的全局形态。在这项工作中,我们注意到管状结构的特殊性,并利用这一知识来引导我们的DSCNet,以在三个阶段同时增强感知:特征提取、特征融合和损失约束。首先,我们提出了一种动态蛇卷积,通过自适应地关注细长且弯曲的局部结构,以精确捕捉管状结构的特征。随后,我们提出了一...

OpenCV实战——使用YOLO进行目标检测

OpenCV实战——使用YOLO进行目标检测 0. 前言1. YOLO 模型简介2. 基于 YOLO 实现目标检测3. 完整代码相关链接 0. 前言 在本节中,我们将使用 YOLO 算法执行目标检测。目标检测是计算机视觉中的一项常见任务,借助深度学习技术,我们可以实现高准确度的检测。YOLO 在 COCO 数据集(数据集中包含 80 个类别和超过 300000 张图像)中可以达到 60.6mAP (20...

YOLOv8优化:独家创新(Partial_C_Detect)检测头结构创新,实现涨点 | 检测头新颖创新系列

 💡💡💡本文独家改进:独家创新(Partial_C_Detect)检测头结构创新,适合科研创新度十足,强烈推荐 Partial_C_Detect  |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 💡💡💡Yolov8魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网...
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