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官方模型概览

最近更新时间2024.02.01 10:55:33

首次发布时间2023.07.25 14:30:04

本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。

模型名称ID框架类型描述
口罩检测-01-PPLCNet-ONNXm-official-1ONNX图像分类一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有配套口罩行为的个体。
抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNXm-official-2ONNX物体检测一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有抽烟行为的个体。
人脸检测-01-FaceNet-TRTm-official-3TensorRT物体检测一种基于 NVIDIA FaceNet 模型的人脸检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位人脸的位置,实现实时的人脸检测和跟踪。
人脸检测-02-BlazeFace-ONNXm-official-4ONNX物体检测一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图像或视频中快速、准确地检测和定位人脸的位置。
YOLOX-Tiny-Python-后处理m-official-5Python其他模型组合(即自定义的 Ensemble 模型)中后处理部分的示例。
COCO物体检测-02-YOLOX-Tiny-ONNXm-official-6ONNX物体检测一种使用 YOLOX-Tiny 算法,在 COCO 数据集上进行训练的物体检测模型,用于在图像或视频中检测和定位不同类别的物体,如行人、车辆、动物等。
YOLOX-Tiny-Python后处理-联合模型m-official-7Ensemble物体检测模型组合(即自定义的 Ensemble 模型)的示例。
车辆属性识别-01-PPLCNet-ONNXm-official-8ONNX图像分类一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的车辆属性识别模型,用于检测并识别图片或视频中车辆的颜色和车型两项属性。
车辆检测-02-PPYOLOE-ONNXm-official-9ONNX物体检测一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的车辆检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位车辆的位置,尤其适用于实时场景下的车辆检测任务。
行人检测-01-PeopleNet-TRTm-official-10TensorRT物体检测一种基于 NVIDIA Peoplenet 模型的行人检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位行人的位置,实现实时的行人检测和跟踪。
COCO图像分割-01-DeepLab-ONNXm-official-11ONNX图像分割一种使用 DeepLab 算法,在 COCO 数据集进行训练的图像分割模型,用于将输入的图像分割成不同的区域,并为每个像素分配相应的类别标签,从而实现对图像的精细分割和语义理解。
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNXm-official-12ONNX图像分类一种使用 MobileNet 卷积神经网络架构,在 ImageNet 数据集进行训练的图像分类模型,用于对输入的图像进行分类,识别出图像中的物体或场景,并将其分为不同的类别。
COCO物体检测-01-SSD-ONNXm-official-13ONNX物体检测一种使用 SSD 算法,在 COCO 数据集上进行训练的物体检测模型,用于在图像中检测和识别各种不同类别的物体,如行人、车辆、动物等。
车辆检测-01-TrafficCamNet-TRTm-official-14TensorRT物体检测一种基于 NVIDIA TrafficCamNet 模型的车辆检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位车辆的位置,实现实时的车辆检测和跟踪。
行人属性识别-01-PPLCNet-ONNXm-official-15ONNX图像分类一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的行人属性识别模型,用于检测并识别图片或视频中行人的性别、年龄段、穿着等 26 类特征。
行人检测-02-PPYOLOE-ONNXm-official-16ONNX物体检测一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的行人检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位行人的位置,尤其适用于实时场景下的行人检测任务。
玩手机检测-01-PPLCNET-ONNXm-official-17ONNX图像分类一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的玩手机行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有玩手机行为的个体。
车辆检测-02-PPYOLOE-PdPdm-official-18PaddlePaddle物体检测一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的车辆检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位车辆的位置,尤其适用于实时场景下的车辆检测任务。
模型组-文本检测裁剪识别-文本检测-ONNXm-official-19ONNX物体检测文本检测裁切识别是一个官方模型组,它包含 5 个独立模型和 1 个 Ensemble 模型。Ensemble 模型将 5 个独立模型封装为一个工作流。本模型组能够对输入图像进行文本识别,返回识别到的文本字符串。
模型组-文本检测裁剪识别-文本识别-ONNXm-official-20ONNX其他
模型组-文本检测裁剪识别-文本检测后处理-Pythonm-official-21Python其他
模型组-文本检测裁剪识别-文本检测前处理-Pythonm-official-22Python其他
模型组-文本检测裁剪识别-文本识别后处理-Pythonm-official-23Python其他
模型组-文本检测裁剪识别-组合模型m-official-24Ensemble其他