YOLOX è uno YOLO ad alte prestazioni senza ancore, superando yolov3~v5 con MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn e OpenVINO supportato. Documentazione: https://yolox.readthedocs.io/
Rileva oggetti nelle immagini utilizzando una versione semplificata ed efficiente del modello YOLO.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiYOLOX è uno YOLO ad alte prestazioni senza ancore, superando yolov3~v5 con MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn e OpenVINO supportato. Documentazione: https://yolox.readthedocs.io/
YOLOX ha 10.6k stelle su GitHub. È stato forkato 2.5k volte. YOLOX è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2021. YOLOX è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: deep-learning, megengine, ncnn, object-detection.
YOLOX è uno YOLO ad alte prestazioni senza ancore, superando yolov3~v5 con MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn e OpenVINO supportato. Documentazione: https://yolox.readthedocs.io/
YOLOX è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
Sì. YOLOX è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
YOLOX è disponibile con licenza Apache-2.0.
YOLOX è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://opensourceai.tech/project/megvii-basedetection-yolox.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.