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yolov7_d2

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par lucasjinreal · GitHub

🔥🔥🔥🔥 (YOLOv7 précédent non officiel) YOLO avec Transformers et Segmentation d'Instance, avec accélération TensorRT ! 🔥🔥🔥

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En termes simples

Entraînez et testez des modèles avancés de détection d'objets en utilisant une configuration conviviale.

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3 1083 106
2026-07-072026-07-29
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🔥🔥🔥🔥 (YOLOv7 précédent non officiel) YOLO avec Transformers et Segmentation d'Instance, avec accélération TensorRT ! 🔥🔥🔥

yolov7_d2 compte 3.1k étoiles sur GitHub. Il a été forké 470 fois. yolov7_d2 est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2021. yolov7_d2 est disponible sous licence GPL-3.0. Ses principaux thèmes sont : detection, detextron2, detr, face.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que yolov7_d2 ?

🔥🔥🔥🔥 (YOLOv7 précédent non officiel) YOLO avec Transformers et Segmentation d'Instance, avec accélération TensorRT ! 🔥🔥🔥

yolov7_d2 est-il open source ?

yolov7_d2 est un projet open source. Il est distribué sous licence GPL-3.0.

yolov7_d2 est-il gratuit ?

Oui. yolov7_d2 est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est yolov7_d2 ?

yolov7_d2 est disponible sous licence GPL-3.0.

Dans quel langage yolov7_d2 est-il écrit ?

yolov7_d2 est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
olud.ai badge — yolov7_d2

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=lucasjinreal-yolov7-d2)](https://olud.ai/project/lucasjinreal-yolov7-d2.html)
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