vedadet:基于PyTorch的单级目标检测工具箱 源码

介绍 vedadet是基于PyTorch的单级目标检测器工具箱。 特征 模块化设计 我们根据口味和需求重新设计MMDetection。 具体来说,我们将检测器分解为四个部分:数据流水线,模型,后处理和条件,可轻松将PyTorch模型转换为TensorRT引擎并将其部署在NVIDIA设备上,例如Tesla V100,Jetson Nano和Jetson AGX Xavier等。 支持几种流行的单级检测器 该工具箱支持多种现成的单级检测器,例如RetinaNet,FCOS等。 对TensorRT友好 检测器可以轻松转换为TensorRT引擎。 易于部署 通过TensorRT通过或在NVIDIA设备上加速部署模型很简单。 执照 该项目是根据。 安装 要求 Linux Python 3.7以上 PyTorch 1.6.0或更高版本 CUDA 10.2或更高版本 我们已经测试了以下版本的操作