八百多张冰壶训练数据集训练完成的权重模型，测试过可直接使用。在CPU为i7 9700k和显卡1050Ti以及16G内存的环境下，帧率可达到60+，准确率也超过90%
2021-08-25 10:49:04
30.6MB
1
用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集 oxford hand 上做人手检测，并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集，对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后，模型的参数量、模型大小减少 80% ，FLOPs 降低 70%，前向推断的速度可以达到原来的 200%，同时可以保持 mAP 基本不变。
2021-08-24 20:20:48
51KB
1
使用darknet（windows GPU 版本） yolov3 训练自己的第一个检测模型.,使用darknet（windows GPU 版本） yolov3 训练自己的第一个检测模型.
2021-08-24 17:37:12
2.4MB
1
本课程一共分为四个部分，如下所示。一、课程内容、特色、目标以及答疑
二、点亮sensor imx3771）3519av100 010SDK的提供以及框架梳理2）sensor驱动代码的讲解
3）将sensor驱动编译进sample代码3）sample_vio代码的简要讲解
三、基于NNIE实现摄像头视频识别的完整应用1）模型量化选项详解2）直接对摄像头输出的视频数据流进行yolov3识别，附上源代码并详细讲解。
四、如何将本课程代码merge到SDK中1）如何将本课程代码merge到SDK中
2021-08-24 14:54:21
336.09MB
1
eriklindernoren的YOLOv3如何使用自己的数据集进行train-附件资源
2021-08-20 23:29:02
23B
1
带有TensorRT引擎的YOLOv4
该软件包包含yolov4_trt_node，可使用NVIDIA的TensorRT引擎执行推理
该软件包适用于YOLOv3和YOLOv4。 根据所使用的YOLO模型，相应地更改命令。
搭建环境
安装依赖项
当前环境：
杰特逊Xavier AGX
ROS旋律
Ubuntu 18.04
Jetpack 4.4
TensorRT 7+
依存关系：
OpenCV 3.x版
numpy的1.15.1
Protobuf 3.8.0
皮丘达2019.1.2
onnx 1.4.1（取决于Protobuf）
使用以下命令安装所有依赖项
Install pycuda (takes awhile)
$ cd ${HOME}/catkin_ws/src/yolov4_trt_ros/dependencies
$ ./install_pycuda.sh
In
2021-08-20 12:00:51
6.91MB
1