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BEVFormer模型：BEVFormer-Tiny-Epoch-24

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简介：
BEVFormer-Tiny-Epoch-24是BEVFormer模型的一个精简版本，通过训练24个周期优化了计算效率和性能表现，适用于实时三维感知任务。 GitHub上的下载速度特别慢，我费了好大劲才下载下来，现在在这里共享给大家。

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  • BEVFormer模型：BEVFormer-Tiny-Epoch-24
    优质
    BEVFormer-Tiny-Epoch-24是BEVFormer模型的一个精简版本，通过训练24个周期优化了计算效率和性能表现，适用于实时三维感知任务。 GitHub上的下载速度特别慢，我费了好大劲才下载下来，现在在这里共享给大家。
     
  • BEVFormer模型：BEVFormer-R101-DCN-24EP
    优质
    BEVFormer-R101-DCN-24EP是一种先进的感知模型，基于BEVFormer架构，结合了ResNet-101和变形卷积技术，在3D空间理解方面表现出色，尤其在经过24个周期的训练后。 GitHub上的下载速度特别慢，我已经费了好大劲才下载下来，现在在这里与大家分享。
     
  • BEVFormer的TensorFlow推理图
    优质
    BEVFormer的TensorFlow推理图是一篇介绍如何将先进的感知模型BEVFormer移植到TensorFlow框架的文章。该文详细阐述了转换过程中的关键步骤和挑战，为深度学习社区提供了宝贵的实践经验。 在BEVFormer base进行推理时，从数据输入到结果输出的各模块及其内部Tensor变化流动图如下所述：首先输入的数据经过预处理后被送入网络中；接着依次通过编码器、解码器等核心模块，在这些步骤中，相关的张量会经历一系列变换和更新。最终，模型生成所需的推理结果并将其输出。
     
  • Yolov3-Tiny检测模型
    优质
    简介：Yolov3-Tiny是一种轻量级目标检测模型，基于YOLOv3架构简化而来，在保持较高精度的同时大幅减少了计算资源需求，适用于移动设备和IoT场景。 基于TensorFlow实现Yolov3-tiny检测网络，并直接加载官方提供的权重文件来给模型参数赋值，而不是使用.h5或.pb格式的模型。若要使用纯TensorFlow实现Yolov的其他版本，可以参考此代码进行修改和扩展。使用的TensorFlow版本为1.11，Python版本为3.5。文件中包含所需的权重文件。
     
  • tiny-yolo-voc.weights模型文件
    优质
    tiny-yolo-voc.weights 是一个基于Tiny YOLO架构、通过Pascal VOC数据集训练得到的对象检测模型权重文件，适用于快速原型开发和小型设备部署。 tiny-yolo-voc.weights 是 tiny yolo 网络的 weights 文件，欢迎各位下载。
     
  • YoloV3、YoloV3-Tiny、YoloV4及YoloV-Tiny预训练模型下载
    优质
    本资源提供YOLOv3和YOLOv3-Tiny、YOLOv4及其Tiny版本的预训练模型免费下载，适用于快速部署目标检测任务。 yolov3-tiny预训练模型、yolov3预训练模型、yolov4 预训练模型以及 yolov4-tiny预训练模型全部打包在一个压缩文件中。
     
  • 将Yolov3-Tiny-Onnx转为TensorRT TRT模型
    优质
    本教程详细介绍如何将轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny从ONNX格式转换为高性能的TensorRT引擎(TRT)，以加速推理过程。 将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型，在设备nvidia jetson tx2上运行，jetpack版本为jetpack4.2：ubuntu18.04系统，tensorrt5.0.6.3, cuda10.0, cudnn7.3.1。其他依赖包括python=2.7、numpy=1.16.1、onnx=1.4.1（重要）、pycuda=2019.1.1和Pillow=6.1.0。 在自定义设置中，data_processing.py文件的第14行：LABEL_FILE_PATH = /home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt；第19行：CATEGORY_NUM = 80。yolov3_to_onnx.py 文件中的 img_size 相关设置在第778行。
     
  • (AlexeyAB版)使用Darknet训练Yolov7-Tiny模型
    优质
    本简介介绍如何利用AlexeyAB版本的Darknet框架高效地训练YOLOv7-Tiny模型，适用于资源受限但追求高性能计算环境下的目标检测任务。 由于Darknet框架下的模型训练成本相对较低，并且作者提供了该框架的配置文件和预训练模型，我正在评估Darknet框架中的v7-tiny模型。这次上传了AlexeyAB大佬开源的模型和配置文件，给自己做一个备份。