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Coreml YOLOv3

由apple開發
YOLOv3 是一種高效的目標檢測模型,能夠即時定位並分類圖像中的80種不同物體。
下載量 53
發布時間 : 6/13/2024

模型概述

YOLOv3(You Only Look Once version 3)是一種流行的即時目標檢測模型,能夠在單次前向傳播中同時預測物體的位置和類別。該模型以其速度和準確性著稱,適用於各種即時視覺任務。

模型特點

即時檢測
能夠在單次前向傳播中同時完成物體定位和分類,實現高效即時處理。
多尺度預測
採用多尺度特徵融合策略,提高了對不同大小物體的檢測能力。
80類物體識別
能夠識別並分類COCO數據集中的80種常見物體類別。
多種精度版本
提供全精度(32位)、半精度(16位)和8位量化版本,適應不同硬件需求。

模型能力

即時物體檢測
多物體識別
物體定位
圖像分析

使用案例

智能監控
即時安全監控
用於監控攝像頭中的人員、車輛等物體檢測和跟蹤
可即時識別多種安全相關物體
移動應用
AR應用物體識別
在增強現實應用中識別環境物體
為AR交互提供環境感知能力
自動駕駛
道路物體檢測
識別道路上的車輛、行人、交通標誌等
為自動駕駛系統提供環境感知輸入
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