c#运用emgucv4.6.0版本调用gpu推理yolov7，darknet版本。RTX2060显卡推理yolov7-tiny总耗时是6ms，推理yolov7总耗时26ms。注意不是pytorch。

bytetrack多目标跟踪模型，对mot17数据集训练的tiny权重

qt写的开发板服务器端实现读取AD值，使用代码要交叉编译才能到开发板运行，开发板系统是linux，注意开发板是tinymini210 ，安卓写的客户端和C#写的电脑客户端实现接受数据和绘制图，并控制led灯

社团发现代码 matlab 小障碍发现 冯雪创作 "" 的官方 Matlab 实现，ICRA 2019 介绍 该存储库包含“用于微小障碍物发现的新型多层框架”的官方 Matlab 实现。 这篇论文已被 IEEE 机器人与自动化国际会议 (ICRA) 2019 接受。 Python/ROS 的官方实现即将推出。 注：此版本在原作的基础上略有改进，主要包括以下几点： 训练代码略有改动，ROC 性能有所提升。 为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。 系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。 为了与社区中的其他工作保持一致，在实例级评估中，IoU 被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到 引文 如果你觉得这篇论文或代码有用，请引用我们的论文： @INPROCEEDINGS{Xue_ICRA_2019, Author = {Feng Xue, Anlong Ming, Menghan Zhou and Yu Zhou}, booktitle={2019 International C

因darknet框架下的模型训练，相对pytorch框架训练成本低，且作者也提供了darknet框架下的配置文件和预训练模型，本人也在评估darknet框架下的v7-tiny模型，再次将AlexeyAB大佬开源的模型和配置文件上传，给自己做一个备份。

CSDN-tiny YOLO v3做缺陷检测实战。九月份用tiny-yolo v3做了一个缺陷检测的实验，效果出乎意料，准确率和召回率“满分”！

基于C++_opencv_dnn实现实时离线视频进行推理和运算

c# 调用yolov7-tiny，使用openchsharp加载.weights 和.cfg文件，进行推理。i5 10400 的 total时间 在25ms左右。

tplink wr720n-v3 openwrt 19.07.10 16Mflash

80C196 实时多任务操作系统，Ronbin 分时片轮流调度，不可剥夺型，wave6000环境，taskingc196语法。有四个任务，一个后台任务，四个紧迫型任务。无需外扩内存，230个片内RAM就够了。只是只能使用全局变量（除中断可以使用12B内的局部变量），用户堆栈要小于12B。已经成功用于某企业控制项目。