YOLOv10:

Modelo de detección de objetos en tiempo real de extremo a extremo

Producto ComúnImagenDetección de objetosRendimiento en tiempo real

YOLOv10 es un modelo de detección de objetos de última generación que logra una alta precisión en la detección de objetos mientras mantiene un rendimiento en tiempo real. Este modelo, mediante la optimización del posprocesamiento y la arquitectura del modelo, reduce la redundancia computacional, mejorando así la eficiencia y el rendimiento. YOLOv10 alcanza un rendimiento y una eficiencia de vanguardia en diferentes escalas de modelos. Por ejemplo, YOLOv10-S es 1,8 veces más rápido que RT-DETR-R18 con un AP similar, mientras que la cantidad de parámetros y FLOPs se reducen en 2,8 veces.

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YOLOv10:

YOLOv10: Situación del tráfico más reciente

YOLOv10: Tendencia de visitas

YOLOv10: Distribución geográfica de las visitas

YOLOv10: Fuentes de tráfico

YOLOv10: Alternativas

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

Detección de Objetos Agénticos — Tecnología de detección de objetos basada en inferencia, que permite una detección con precisión similar a la humana mediante indicaciones de texto.

PaliGemma2-3b-pt-224 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual que admite tareas de procesamiento de imágenes y texto en varios idiomas.

DiffusionDrive — Modelo de difusión truncado para conducción autónoma en tiempo real de extremo a extremo

Detección de Objetos en Imágenes con Claude Vision — Potente herramienta Python que utiliza la API de Visión de Claude 3.5 Sonnet para la detección y visualización de objetos en imágenes.

D-FINE — D-FINE redefine la tarea de regresión en DETRs como un refinamiento de distribución de grano fino.

YOLO11 — Modelo avanzado de detección y seguimiento de objetivos

bonding_w_geimini — Aplicación Streamlit para la detección de objetos en imágenes usando la API de Gemini

TF-ID — Herramienta de reconocimiento de tablas y figuras en documentos académicos

Florence-2-large — Modelo base visual avanzado que admite múltiples tareas de visión y visión-lenguaje.

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

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

YOLOv8 — Modelo de detección y seguimiento de objetos YOLOv8

YOLO-World — Detección de objetos en tiempo real con vocabulario abierto

iDict — Aplicación de traducción con clonación de voz

TweetMe — Servicio inteligente de reconocimiento de imágenes

PIXTA AI - Servicio de datos de entrenamiento de IA/ML — Pixta AI | Servicio de etiquetado y recopilación de datos a gran escala

Lobe — Introducción sencilla al aprendizaje automático

Carbonate — Herramienta de pruebas de extremo a extremo automatizada e impulsada por IA