Pelee：移动设备上的实时对象检测系统
该存储库包含以下论文的代码。
（NeurIPS 2018）
该代码基于框架。
引文
如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用：
incollection{NIPS2018_7466,
title = {Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices},
author = {Wang, Robert J and Li, Xiang and Ling, Charles X},
带有Tensorflow 2的YOLO
您只看一次：统一的实时对象检测
misc{redmon2016look,
title={You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection},
author={Joseph Redmon and Santosh Divvala and Ross Girshick and Ali Farhadi},
year={2016},
eprint={15
在Azure群集上运行对象检测项目
最初设定
复制kubeconfig并保存到本地系统上的“ kubeconfig”（使用vi编辑器）。
vi kubeconfig
export KUBECONFIG=`pwd`/kubeconfig
验证集群
该命令将在您的终端上显示天蓝色的混乱节点。
kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
aks-def
UP-DETR ：使用变压器进行对象检测的无监督预训练
这是的官方PyTorch实施和模型：
article{dai2020up-detr,
author = {Zhigang Dai and Bolun Cai and Yugeng Lin and Junying Chen},
title = {UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers},
journal = {arX
