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【项目原作解读】阿里巴巴达摩院许贤哲:DAMO-YOLO 兼顾速度与精度的高效目标检测框架
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分享嘉宾:许贤哲,阿里巴巴达摩院算法工程师,天津大学通信与信息系统硕士,先后研究行人重识别、无监督学习、目标检测等方向,多次夺得 ICCV、CVPR 竞赛冠军,并担任 ECCV、CVPR 等会议审稿人。 分享摘要:DAMO-YOLO 是一个面向工业落地的目标检测框架,兼顾模型速度与精度,其训练的模型效果超越了目前的一众 YOLO 系列方法,并且仍然保持极高的推理速度。DAMO-YOLO 引入 TinyNAS 技术,使得用户可以根据硬件算力进行低成本的检测模型定制,提高硬件利用效率并且获得更高精度。DAMO-YOLO 还对检测模型中的 neck、head 结构设计,以及训练时的标签分配、数据增广等关键因素进行了优化,取得了精度和速度的全面提升。最后,DAMO-YOLO 提出了一套全尺度蒸馏方案,进一步实现全尺度模型的无痛涨点。具体细节可以参考我们的开源代码和技术报告。另外,为了方便用户使用 DAMO-YOLO 解决自己的问题,还开源了多个工业应用模型。 DAMO-YOLO 项目地址:https://sota.jiqizhixin.com/project/damo-yolo 探索更多 AI 项目,上机器之心 SOTA!模型 → sota.jiqizhixin.com
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