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YOLOv7 量化模型探究

YOLOv7 模型量化方法 YOLOv7 模型支持多种量化方法，提升模型推理速度和效率：* 量化感知训练 (QAT)：在模型训练过程中模拟量化操作，使模型适应量化后的推理环境，从而在保证模型精度的前提下提升推理速度。* 训练后量化 (PTQ)：在模型训练完成后进行量化，无需重新训练模型，方便

纠正的无锚框损失函数

无锚框损失函数,难样本Focal Loss,Smooth L1 Loss。

DCNv2ubuntu16.04下编译好的

可变形卷积dcnv2编译,ubuntu16.04下编译好的,cuda10.0,cudnn7.1.3,欢迎下载

nuScenes_3Dtracking.pth

python demo.py tracking,ddd --load_model ../models/nuScenes_3Dtracking.pth --dataset nuscenes --pre_hm --track_thresh 0.1 --demo ../videos/nuscenes_mi

mot17_half.pth

python demo.py tracking --load_model ../models/mot17_half.pth --num_class 1 --demo /path/to/image/or/folder/or/video

coco_pose_tracking.pth

python demo.py tracking,multi_pose --load_model ../models/coco_pose.pth --demo /path/to/image/or/folder/or/video/or/webcam

coco_tracking.pth

python demo.py tracking --load_model ../models/coco_tracking.pth --demo /path/to/image/or/folder/or/video

Kitti数据集标签转voc

Kitti数据集yolov3车辆检测,将Kitti数据集中的车辆标签单独提取,用于四类车辆检测

yolov3用于视频检测

yolov3用于视频检测,上传了三个文件,都是自己修改的代码,yolo.py是yolo类调用模型权重及一些参数,yolo_video.py用于视频检测,dataconvert.py是把视频转成图片帧序列

YOLOv3聚类分析之kmeans

YOLOv3聚类分析之kmeans,yolov3多目标检测,生成自己的锚框,并显示准确性分布图,亲测有效