transformer.js在浏览器中离线运行yolov10目标检测识别代码

transformer.js在浏览器中离线运行yolov10目标检测识别代码

先看一下实际运行的效果图,第一次加载需要下载模型,后面都是直接离线运行识别图片中的物体。


YOLO系列是目前最流行的目标检测算法之一。它们以其速度和准确性著称,广泛应用于实时目标检测任务中。YOLOv10 是该系列的最新版本,继承并改进了前几代模型的优点。

YOLOv10 的主要特点

速度与精度的平衡:

YOLOv10 通过改进网络结构和优化算法,进一步提升了检测速度和精度,使其在实时应用中表现更加出色。

网络结构改进:

YOLOv10 可能引入了新的网络层或模块,以增强特征提取能力和检测效果。这些改进通常包括更深的网络、更高效的卷积层和更好的激活函数。

数据增强技术:

通过引入更先进的数据增强技术,YOLOv10 能够更好地处理各种复杂场景,提高模型的泛化能力。

多尺度检测:

YOLOv10 继续优化了多尺度检测机制,使其能够更准确地检测不同大小的目标。

轻量化设计:

为了适应边缘设备和移动设备的需求,YOLOv10 可能进一步优化了模型的轻量化设计,以减少计算资源的占用。

YOLOv10 的应用场景

自动驾驶:

用于检测道路上的车辆、行人、交通标志等。

安防监控:

用于监控视频中的异常行为检测和人脸识别

智能零售:

用于商品识别、顾客行为分析等。

医疗影像分析:

用于医学影像中的病灶检测和分类。

无人机监控:

用于无人机视频中的目标检测和跟踪。

浏览器中离线运行yolov10代码

主html代码

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    <meta charset="UTF-8" />
    <link rel="stylesheet" href="style.css" />

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    <title>Transformers.js - Object Detection</title>
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    <h1>Object Detection w/ 
					

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