今天我们推荐的是一个让程序员们疯狂的 GitHub 项目，一键将图片的内容翻译从代码，在GitHub已超过31K Star的开源项目：Screenshot to Code 。

本文介绍了Q-YOLO，一种高效的一阶段目标检测器，采用低比特量化方法解决传统量化 YOLO 模型中激活分布不平衡引起的性能下降问题。

本项目为新系列【智慧交通项目实战】《OCR车牌检测和识别》(二)--基于YOLO的车牌检测，该系列将分为多篇文章展开分别对项目流程、数据集、检测、识别算法、可视化进行详细介绍。

X-AnyLabeling 是一款全新的交互式自动标注工具，其基于 Labelme 和 Anylabeling 等诸多优秀的标注工具框架进行构建，在此基础上扩展并支持了许多丰富的模型和功能。

多任务学习旨在使用一个单一模型来学习多个任务，并同时提高所有这些任务的性能，这个概念类似于人类能够同时学习多个任务并将所学的知识应用到其他任务上。

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第10点击查看活动详情 摘要 YoloV6出来没有多久，YoloV7就开始流行了。如今的Yolo系列的模型都是沿用了YoloV3的

本文将介绍如何用TensorRT的C++接口部署YOLOv7目标检测模型，并在两种显卡上测试了各个模型的耗时。

深入浅出 Yolo 系列之 Yolov7 基础网络结构详解，本文主要对 YOLOV7 的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，以其高效、准确和实时的性能赢得了广泛关注。自YOLOv1以来，YOLO系列算法不断改进，目前已经发展到了YOLOv7。本文将主要