更新1个月前
路径:模型/ 0.737 _sklarge_iter_40000_end2end.caffemodel模型/ sklarge_iter_40000_CVPR.caffemodel模型/ sympascal_iter_40000_CVPR.caffemodel模型/ sklarge_iter_40000_DifferentLR.caffemodel模型/ sympascal_iter_40000_DifferentLR.caffemodel模型/ 0.569 _sympascal_iter_40000.caffemodel
用于野外骨骼的DeepFlux (CVPR 2019 & IJCV 2020)
路径:模型/ Result_ResNet50模型/ Result_VGG模型/ initial_model模型/模型
EGNet:显著目标检测的边缘引导网络(ICCV 2019)
路径:模型/标准模型/ yolox_darknet.pth模型/标准模型/ yolox_l.pth模型/标准模型/ yolox_m.pth模型/标准模型/ yolox_x.pth模型/标准模型/ yolox_s.pth模型/标准模型/ legacy-models / yolox_darknet53.pth模型/标准模型/ legacy-models / yolox_l.pth模型/标准模型/ legacy-models / yolox_s.pth模型/标准模型/ legacy-models / yolox_x.pth模型/ light-models / yolox_nano.pth模型/ light-models / yolox_tiny.pth模型/ light-models / legacy-models / yolox_nano.pth模型/标准模型/ legacy-models / yolox_m.pth模型/ light-models / legacy-models / yolox_tiny_32dot8.pth
YOLOX是一个高性能的无锚的YOLO,超过yolov3~v5,支持MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn和OpenVINO。文档:https://yolox.readthedocs.io/