👁 EdgeYOLO: An Edge-Real-Time Object Detector EdgeYOLO reaches 34FPS with 50.6% AP in COCO2017 dataset and 25.9% AP in VisDrone2019 (image input size is 640x640, batch=16, post-process included). Новый детектор обнаружения небольших объектов с высокой точностью, не требующий больших вычислительных мощностей. 🖥 Github: https://github.com/lsh9832/edgeyolo ⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.07483v1 ⭐️ Weights: github.com/LSH9832…g/v0.0.0 💻 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/visdrone ai_machinelearning_big_data