YOLOv10:

Echtzeit-End-to-End-Objekterkennungsmodell

Normales ProduktBildObjekterkennungEchtzeitfähigkeit

YOLOv10 ist ein Objekterkennungsmodell der neuen Generation, das bei gleichbleibender Echtzeitfähigkeit eine hochpräzise Objekterkennung erreicht. Durch die Optimierung der Nachverarbeitung und der Modellarchitektur werden Rechenredundanzen reduziert, wodurch Effizienz und Leistung gesteigert werden. YOLOv10 erreicht auf verschiedenen Modellgrößen Spitzenergebnisse in Bezug auf Leistung und Effizienz. So ist YOLOv10-S bei ähnlichem AP 1,8-mal schneller als RT-DETR-R18, wobei gleichzeitig die Anzahl der Parameter und FLOPs um das 2,8-fache reduziert wird.

Konsistente doppelte Zuweisung ohne Nicht-Maximal-Unterdrückung (NMS) für konkurrenzfähige Leistung und niedrige Inferenzlatenz.
Umfassend optimierte YOLO-Komponenten
die den Rechenaufwand deutlich reduzieren und die Fähigkeiten sowohl in Bezug auf Effizienz als auch Genauigkeit verbessern.
Auf dem COCO-Datensatz zeigen die verschiedenen Modellgrößen von YOLOv10-S
-M
-B
-L und -X herausragende Leistungen.
Unterstützung von Eingangs Bildern mit verschiedenen Auflösungen
um die unterschiedlichen Anforderungen an Rechenleistung und Echtzeitfähigkeit zu erfüllen.
Bereitstellung von vortrainierten Modellen und trainierten Checkpoints

Die Zielgruppe von YOLOv10 sind hauptsächlich Forscher und Entwickler im Bereich Computer Vision
insbesondere für Anwendungen
die eine effiziente Objekterkennung in Echtzeit benötigen
wie z. B. Videoüberwachung
autonomes Fahren und industrielle Automatisierung. Die hohe Effizienz und Genauigkeit des Modells machen es zur idealen Wahl für diese Bereiche.

Echtzeiterkennung von anormalem Verhalten in Videoüberwachungssystemen.
Echtzeit-Erkennung von Fußgängern und Fahrzeugen in autonomen Fahrzeugen.
Automatische Qualitätsprüfung von Produkten in der industriellen Fertigung.

1. Python-Umgebung und die benötigten Bibliotheken installieren.
2. Das GitHub-Repository von YOLOv10 lokal klonen.
3. Vortrainiertes Modell oder trainierten Checkpoint herunterladen.
4. Die zu verarbeitenden Bild- oder Videodaten vorbereiten.
5. Das Modell zur Objekterkennung ausführen und die Ergebnisse erhalten.

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YOLOv10: — Echtzeit-End-to-End-Objekterkennungsmodell

Agentenbasierte Objekterkennung — Eine auf Inferenz basierende Objekterkennungstechnologie, die mithilfe von Textprompts eine menschenähnliche Genauigkeit erzielt.

PaliGemma2-3b-pt-224 — PaliGemma 2 ist ein leistungsstarkes visuell-sprachliches Modell, das Bild- und Textverarbeitungsaufgaben in verschiedenen Sprachen unterstützt.

DiffusionDrive — Ein abgeschnittenes Diffusionsmodell für Echtzeit-End-to-End-Autonomes Fahren

DINO-X — Ein einheitliches, offenes Vision-Modell für die Objekterkennung und -interpretation

Claude Vision Objekterkennung — Ein leistungsstarkes Python-Tool zur Objekterkennung und -visualisierung in Bildern mithilfe der Claude 3.5 Sonnet Vision API.

D-FINE — D-FINE definiert die Regressionsaufgabe in DETRs neu als feinkörnige Verteilungsveredelung.

YOLO11 — Fortschrittliches Modell zur Objekterkennung und -verfolgung

bonding_w_geimini — Streamlit-Anwendung zur Objekterkennung in Bildern mithilfe der Gemini API

SA-V Datensatz — Videodatensatz zum Trainieren von Modellen zur universellen Objekterkennung.

TF-ID — Ein Werkzeug zur Erkennung von Tabellen und Diagrammen in wissenschaftlichen Publikationen.

Florence-2-large — Ein fortschrittliches visuelles Basismodell, das verschiedene visuelle und visuell-sprachliche Aufgaben unterstützt.

Grounding DINO 1.5 API — Eine Reihe fortschrittlicher Modelle zur Objekterkennung in offenen Welten

Glosa — Lernen Sie Sprachen ganz einfach mit Glosa. Individuelles Lernen, unterhaltsame Kurse und Einblicke in verschiedene Kulturen erwarten Sie. Starten Sie jetzt mit dem Lernen von Chinesisch, Spanisch, Französisch und vielen weiteren Sprachen!

JavaVision — Ein umfassendes, auf Java basierendes Projekt zur visuellen KI-Erkennung.

YOLOv9 — Implementierung des YOLOv9-Modells mit lernfähiger, programmierbarer Gradienteninformation.

YOLOv8 — YOLOv8 Objekterkennungs- und -verfolgungsmodell

YOLO-World — Echtzeit-Objektdetektion mit offenem Vokabular

ActAnywhere — ActAnywhere ist ein KI-Modell zur Erzeugung von videosynchronen Hintergründen, die auf das jeweilige Vordergrundobjekt abgestimmt sind.

Alles Ersetzen — KI-basiertes Framework zum Ersetzen von Inhalten unter Beibehaltung der Identität des Objekts.

GLEE — Universelles Objektbasismodell für Bilder und Videos

idict — Sprachklon-Übersetzungs-App

Limory — Verwandeln Sie Ihre Fotos in lebendige Erinnerungsstücke.

TweetMe — Intelligenter Bilderkennungsdienst

PIXTA AI - KI/ML-Trainingsdatenservice — Pixta AI | Umfangreiche Datenannotation und Datenerfassung

Dore AI — KI-basierte Mobile SDK

Lobe — Einfacher Einstieg in maschinelles Lernen

Carbonate — KI-gestützte, automatisierte End-to-End-Tests