Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Real-Time Object Detection

2D Object Detection › Object Detection › Real-Time Object Detection 99 평가 기록 8 datasets

Real-Time Object Detection is a computer vision task that involves identifying and locating objects of interest in real-time video sequences with fast inference while maintaining a base level of accuracy.

This is typically solved using algorithms that combine object detection and tracking techniques to accurately detect and track objects in real-time. They use a combination of feature extraction, object proposal generation, and classification to detect and localize objects of interest.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: CenterNet )</span>

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벤치마크

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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
DEIM-D-FINE-X+
FPS (V100, b=1): 78 (T4)
논문 코드
RL-Based Dynamic-Online Policy
AP: 26.01
- -
YOLO
MAP: 63.4%FPS: 46.0
논문 코드
Mask R-CNN X-152-32x8d
box AP: 45.2
논문 코드
Faster R-CNN
FPS: 7.0MAP: 73.2
논문 코드

데이터셋

8개

논문

Mask R-CNN

1703.06870 2017-03-20 이 페이지의 평가 1건
box AP: 45.2

라이브러리

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