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仓库介绍
这个仓库是一个通用的工程级别目标检测框架，包括但不限于以下功能：
一套目标检测数据增强与扩充代码。它将是一个一直在持续维护的代码库，将不断添加有效的特殊数据增强方法。
一种样本筛选方法。它将通过深度特征来有效聚类，用于剔除数据增强后的无效样本。
一套目标检测与跟踪模型。它提供热门的YOLOv7等目标检测和ByteTrack等跟踪算法，能够胜任工程中常见任务。
一套模型压缩框架。它将有效集成剪枝、蒸馏、量化的方法压缩目标检测模型，提升推理速度的同时尽可能减少精度损失。
一个模型部署示例。它将演示如何部署模型至边缘计算设备，可有效应用于无人机等小型设备。
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💡更新日志✨相关工作QUICK START
⚙️安装依赖📦数据准备USER GUIDE
✏️数据扩充与样本筛选📎训练YOLO模型🔌添加注意力机制🔍半监督自训练🔦目标跟踪🪡模型轻量化Last updated