DAMO-YOLO是阿里巴巴达摩院TinyML团队开发的一个快速高效的目标检测框架,性能超越了目前主流的YOLO系列方法。本文汇总了DAMO-YOLO的各种学习资料,帮助大家快速了解和使用这个强大的目标检测工具。
DAMO-YOLO在YOLO的基础上引入了一些新技术,包括:
通过这些改进,DAMO-YOLO在保持高推理速度的同时,显著提升了检测精度。
DAMO-YOLO的代码已在GitHub开源,仓库地址:
https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO
DAMO-YOLO提供了多个预训练模型供下载使用,包括T/S/M/L四个版本,以及针对特定应用场景的模型。
模型下载链接可以在GitHub仓库的Model Zoo部分找到。
DAMO-YOLO提供了详细的使用教程,包括:
ModelScope平台提供了DAMO-YOLO的在线Demo,可以直接体验:
https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_tinynas_object-detection_damoyolo/summary
项目组发布了详细的技术报告,介绍DAMO-YOLO的设计思路:
DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design
DAMO-YOLO概览:
通过以上资料,相信大家可以快速上手DAMO-YOLO,将其应用到实际的目标检测任务中。如果在使用过程中遇到问题,可以在GitHub仓库中提issue与开发团队交流。
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