YOLOv8

Modelo de detección y seguimiento de objetos YOLOv8

Producto ComúnImagenVisión artificialDetección de objetos

YOLOv8 es la última versión del modelo de detección de objetos de la serie YOLO, capaz de identificar y localizar con precisión y rapidez múltiples objetos en imágenes o vídeos, y de rastrear su movimiento en tiempo real. En comparación con las versiones anteriores, YOLOv8 ha mejorado significativamente tanto la velocidad de detección como la precisión, además de admitir varias tareas adicionales de visión artificial, como la segmentación de instancias y la estimación de postura. YOLOv8 se puede implementar en diferentes plataformas de hardware mediante diversos formatos, ofreciendo una solución integral de detección de objetos de extremo a extremo.

Best AI Websites & Tools

YOLOv8

YOLOv8 Situación del tráfico más reciente

YOLOv8 Tendencia de visitas

YOLOv8 Distribución geográfica de las visitas

YOLOv8 Fuentes de tráfico

YOLOv8 Alternativas

YOLOv8 — Modelo de detección y seguimiento de objetos YOLOv8

YOLO11 — Modelo avanzado de detección y seguimiento de objetivos

YOLOv10: — Modelo de detección de objetos en tiempo real de extremo a extremo

API de Grounding DINO 1.5 — Serie de modelos avanzados de detección de objetos en mundo abierto

CoreNet — CoreNet es una biblioteca para entrenar redes neuronales profundas.

FRESCO — Proyecto de artículo para la conferencia CVPR 2024: un método de correspondencia espacio-temporal para la traducción de vídeo de cero muestra.

YOLOv9 — Implementación del modelo YOLOv9, capaz de aprender información de gradiente programable.

FMA-Net — Modelo de aprendizaje profundo para superresolución y desdifuminación de vídeo

syn-rep-learn — Aprendizaje de modelos de representación visual a partir de datos sintéticos

Abaco — Integre fácilmente tecnología de IA de vanguardia en su aplicación.

TweetMe — Servicio inteligente de reconocimiento de imágenes

ByteDance Flux — Flux es una biblioteca de superposición de comunicación rápida para el paralelismo de tensores/expertos en GPU.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.