coreml - YOLOv3オープンソース目標検出モデル、リアルタイムで画像中の80種類の物体を位置特定し分類する

Coreml YOLOv3

appleによって開発

YOLOv3は効率的な物体検出モデルで、画像中の80種類の異なる物体をリアルタイムに位置特定し分類できます。

ダウンロード数 53

リリース時間 : 6/13/2024

モデル概要

YOLOv3（You Only Look Once version 3）は人気のあるリアルタイム物体検出モデルで、単一のフォワードパスで物体の位置とカテゴリを同時に予測できます。このモデルは速度と精度で知られ、様々なリアルタイム視覚タスクに適しています。

リアルタイム検出

単一のフォワードパスで物体の位置特定と分類を同時に行い、効率的なリアルタイム処理を実現します。

マルチスケール予測

マルチスケール特徴融合戦略を採用し、様々なサイズの物体に対する検出能力を向上させました。

80種類の物体認識

COCOデータセットの80種類の一般的な物体カテゴリを識別・分類できます。

複数の精度バージョン

フル精度(32ビット)、ハーフ精度(16ビット)、8ビット量子化バージョンを提供し、様々なハードウェア要件に対応します。

リアルタイム物体検出

複数物体認識

物体位置特定

画像解析

インテリジェント監視

リアルタイムセキュリティ監視

監視カメラでの人物、車両などの物体検出と追跡に使用

複数のセキュリティ関連物体をリアルタイムに識別可能

モバイルアプリケーション

ARアプリケーション物体認識

拡張現実アプリケーションで環境物体を識別

ARインタラクションに環境認識能力を提供

自動運転

道路物体検出

道路上の車両、歩行者、交通標識などを識別

自動運転システムに環境認識入力を提供

属性	详情
モデルタイプ	YOLOv3：完全精度（32ビット）のモデル重み。 YOLOv3FP16：半精度（16ビット）のモデル重み。 YOLOv3Int8LUT：KMeansを用いた8ビット量子化で最適化されたモデル。
参考リソース	元のソース YOLOv3