YOLOX
YOLOX ist ein leistungsstarkes ankerfreies YOLO, das yolov3~v5 mit MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn und OpenVINO unterstützt. Dokumentation: https://yolox.readthedocs.io/
Erkennen Sie Objekte in Bildern mithilfe einer vereinfachten und effizienten Version des YOLO-Modells.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarYOLOX ist ein leistungsstarkes ankerfreies YOLO, das yolov3~v5 mit MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn und OpenVINO unterstützt. Dokumentation: https://yolox.readthedocs.io/
YOLOX hat 10.6k Sterne auf GitHub. Es wurde 2.5k-mal geforkt. YOLOX ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2021 aktiv entwickelt. YOLOX ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: deep-learning, megengine, ncnn, object-detection.
Was ist YOLOX?
YOLOX ist ein leistungsstarkes ankerfreies YOLO, das yolov3~v5 mit MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn und OpenVINO unterstützt. Dokumentation: https://yolox.readthedocs.io/
Ist YOLOX Open Source?
YOLOX ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist YOLOX kostenlos?
Ja. YOLOX ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht YOLOX?
YOLOX ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist YOLOX geschrieben?
YOLOX ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/megvii-basedetection-yolox.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.