YOLOv10:

Modelo de detecção de objetos em tempo real e ponta a ponta

Produto ComumImagemDetecção de ObjetosDesempenho em Tempo Real

O YOLOv10 é uma nova geração de modelos de detecção de objetos que alcança alta precisão na detecção de objetos, mantendo o desempenho em tempo real. Por meio da otimização do pós-processamento e da arquitetura do modelo, a redundância de cálculos foi reduzida, melhorando a eficiência e o desempenho. O YOLOv10 alcançou desempenho e eficiência de ponta em diferentes escalas de modelos. Por exemplo, o YOLOv10-S é 1,8 vezes mais rápido que o RT-DETR-R18 com AP semelhante, enquanto o número de parâmetros e FLOPs foram reduzidos em 2,8 vezes.

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YOLOv10:

YOLOv10: Situação do Tráfego Mais Recente

YOLOv10: Tendência de Visitas

YOLOv10: Distribuição Geográfica das Visitas

YOLOv10: Fontes de Tráfego

YOLOv10: Alternativas

YOLOv10: — Modelo de detecção de objetos em tempo real e ponta a ponta

YOLOv11 — Modelo avançado de detecção e rastreamento de objetos

Grounding DINO 1.5 API — Série de modelos avançados de detecção de objetos em mundo aberto

YOLOv9 — Implementação do modelo YOLOv9, permitindo aprendizado com informações de gradiente programáveis.

YOLOv8 — Modelo de Detecção e Rastreamento de Objetos YOLOv8

TweetMe — Serviço inteligente de reconhecimento de imagem

Bytedance Flux — Flux é uma biblioteca de sobreposição de comunicação rápida para paralelismo de tensor/especialista em GPUs.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

DeepEP — DeepEP é uma biblioteca de comunicação eficiente para Mixture-of-Experts e comunicação paralela de especialistas.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

BioEmu — BioEmu é um modelo de aprendizado profundo generativo usado para simular conjuntos canônicos de proteínas de forma escalável.

FlashVideo — FlashVideo é um modelo de geração de vídeo de alta resolução e alta eficiência, focado na fluidez de detalhes e fidelidade.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

InspireMusic — Conjunto de ferramentas e modelos de geração de música, canções e áudio baseado em PyTorch, que suporta a geração de áudio de alta qualidade.

Lumina-Video — Lumina-Video é um projeto experimental de geração de vídeo, com suporte à geração de vídeo a partir de texto.

Brain2Qwerty — Uma tecnologia de interface cérebro-computador (ICC) não invasiva que decodifica a atividade cerebral por meio de eletroencefalografia (EEG) ou magnetoencefalografia (MEG) para entrada de texto.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.