Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: pytorch
Опубликована: 14 мар 2025

Ссылки

Yolo-X

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Yolo-X — модель компьютерного зрения для обнаружения объектов на изображениях, разработанная Qualcomm на основе реализации YOLOX от Megvii-BaseDetection.

1 257скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены7 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предсказывает ограничивающие рамки и классы объектов и ориентирована на сценарии реального времени, включая развёртывание на Android-устройствах и других системах на базе Qualcomm. Она предназначена для инференса на Qualcomm NPU и поставляется в форматах ONNX, QNN_DLC и TFLITE.

Используется конфигурация YoloX Small с входным разрешением 640×640 и примерно 8,98 млн параметров. Размер float-версии составляет 34,3 МБ, вариантов w8a16 и w8a8 — 9,53 и 8,96 МБ соответственно. Доступны плавающая точность и квантованные варианты w8a16, w8a8 и w8a8_mixed_int16. Предэкспортированные модели совместимы с QAIRT 2.45 и ONNX Runtime 1.27.1; также поддерживается экспорт с пользовательскими весами, формами входа, целевым устройством и runtime-конфигурацией.

К сильным сторонам относятся компактный размер, варианты квантования и оптимизация для широкого набора чипсетов Qualcomm, включая Snapdragon и Dragonwing, с использованием NPU. В README не указаны поддерживаемые языки, конкретный набор классов объектов, обучающий датасет, точность обнаружения и ограничения по условиям съёмки, поэтому эти характеристики нельзя оценить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Yolo-X: Optimized for Qualcomm Devices

YoloX is a machine learning model that predicts bounding boxes and classes of objects in an image.

This is based on the implementation of Yolo-X found here. This repository contains pre-exported model files optimized for Qualcomm® devices. You can use the Qualcomm® AI Hub Models library to export with custom configurations. More details on model performance across various devices, can be found here.

Qualcomm AI Hub Models uses Qualcomm AI Hub Workbench to compile, profile, and evaluate this model. Sign up to run these models on a hosted Qualcomm® device.

Getting Started

There are two ways to deploy this model on your device:

Option 1: Download Pre-Exported Models

Below are pre-exported model assets ready for deployment.

Runtime	Precision	Chipset	SDK Versions	Download
ONNX	float	Universal	QAIRT 2.50, ONNX Runtime 1.27.1	Download
ONNX	w8a16	Universal	QAIRT 2.50, ONNX Runtime 1.27.1	Download
ONNX	w8a8	Universal	QAIRT 2.50, ONNX Runtime 1.27.1	Download
ONNX	w8a8_mixed_int16	Universal	QAIRT 2.50, ONNX Runtime 1.27.1	Download
QNN_DLC	float	Universal	QAIRT 2.50	Download
QNN_DLC	w8a16	Universal	QAIRT 2.50	Download
QNN_DLC	w8a8	Universal	QAIRT 2.50	Download
TFLITE	float	Universal	QAIRT 2.50	Download
TFLITE	w8a8	Universal	QAIRT 2.50	Download

For more device-specific assets and performance metrics, visit Yolo-X on Qualcomm® AI Hub.

Option 2: Export with Custom Configurations

Use the Qualcomm® AI Hub Models Python library to compile and export the model with your own:

Custom weights (e.g., fine-tuned checkpoints)
Custom input shapes
Target device and runtime configurations

This option is ideal if you need to customize the model beyond the default configuration provided here.

See our repository for Yolo-X on GitHub for usage instructions.

Model Details

Model Type: Model_use_case.object_detection

Model Stats:

Input resolution: 640x640
Model checkpoint: YoloX Small
Model size (float): 34.3 MB
Model size (w8a16): 9.53 MB
Model size (w8a8): 8.96 MB
Number of parameters: 8.98M

Performance Summary

Model	Runtime	Precision	Chipset	Inference Time (ms)	Peak Memory Range (MB)	Primary Compute Unit
Yolo-X	ONNX	float	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	6.335 ms	0 - 159 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	7.58 ms	0 - 154 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Snapdragon® X2 Elite	7.722 ms	5 - 5 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Snapdragon® X Elite	13.643 ms	14 - 14 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	9.082 ms	2 - 177 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	21.442 ms	1 - 203 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	15.249 ms	5 - 9 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	13.431 ms	0 - 17 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Qualcomm® QCS8450	21.442 ms	1 - 203 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	16.782 ms	5 - 8 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-X7181	13.643 ms	14 - 14 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	float	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	7.58 ms	0 - 154 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	10.792 ms	1 - 203 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	8.721 ms	0 - 197 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Snapdragon® X2 Elite	11.118 ms	2 - 2 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Snapdragon® X Elite	14.517 ms	7 - 7 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	9.916 ms	3 - 232 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	15.293 ms	3 - 234 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ QCS6490	24.85 ms	2 - 6 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	13.702 ms	2 - 6 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	13.659 ms	0 - 10 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® QCS8450	15.293 ms	3 - 234 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	14.664 ms	2 - 6 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-X7181	14.517 ms	7 - 7 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ Q-6690	61.659 ms	3 - 202 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ Q-7790	10.072 ms	3 - 194 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	8.721 ms	0 - 197 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a16	Snapdragon® 7 Gen 4 Mobile	10.072 ms	3 - 194 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	8.069 ms	0 - 59 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	5.772 ms	1 - 65 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Snapdragon® X2 Elite	8.151 ms	1 - 1 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Snapdragon® X Elite	8.824 ms	8 - 8 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	6.146 ms	1 - 91 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	8.56 ms	1 - 95 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ QCS6490	12.16 ms	1 - 4 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	8.216 ms	1 - 5 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	8.263 ms	0 - 12 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® QCS8450	8.56 ms	1 - 95 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	8.421 ms	1 - 4 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-X7181	8.824 ms	8 - 8 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-6690	27.912 ms	1 - 174 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-7790	8.863 ms	1 - 169 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	5.772 ms	1 - 65 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8	Snapdragon® 7 Gen 4 Mobile	8.863 ms	1 - 169 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	22.573 ms	6 - 661 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	20.118 ms	6 - 643 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Snapdragon® X2 Elite	23.78 ms	7 - 7 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Snapdragon® X Elite	29.36 ms	18 - 18 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	21.754 ms	6 - 681 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	28.479 ms	6 - 9 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	28.899 ms	6 - 353 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	30.271 ms	6 - 8 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-X7181	29.36 ms	18 - 18 MB	NPU
Yolo-X	ONNX	w8a8_mixed_int16	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	20.118 ms	6 - 643 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	3.242 ms	3 - 156 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	3.789 ms	0 - 153 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Snapdragon® X2 Elite	4.104 ms	5 - 5 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Snapdragon® X Elite	7.322 ms	5 - 5 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	4.855 ms	5 - 178 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	14.175 ms	5 - 203 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	9.74 ms	5 - 12 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	6.756 ms	5 - 7 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® SA8775P	9.442 ms	0 - 151 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® SA8650P	9.442 ms	0 - 151 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® SA8255P	9.442 ms	0 - 151 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® QCS8450	14.175 ms	5 - 203 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	9.185 ms	7 - 14 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-X7181	7.322 ms	5 - 5 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	3.789 ms	0 - 153 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	float	Qualcomm® SA8295P	13.254 ms	2 - 172 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	1.943 ms	2 - 82 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	2.477 ms	2 - 78 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Snapdragon® X2 Elite	2.552 ms	2 - 2 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Snapdragon® X Elite	5.963 ms	2 - 2 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	3.568 ms	2 - 108 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	7.036 ms	2 - 109 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ QCS6490	17.449 ms	0 - 5 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	5.095 ms	2 - 8 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	5.436 ms	2 - 4 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® SA8650P	6.171 ms	0 - 73 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® SA8255P	6.171 ms	0 - 73 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® QCS8450	7.036 ms	2 - 109 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	5.692 ms	1 - 5 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-X7181	5.963 ms	2 - 2 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ Q-6690	46.882 ms	2 - 190 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ Q-7790	6.549 ms	2 - 184 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	2.477 ms	2 - 78 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Qualcomm® SA8295P	7.323 ms	0 - 71 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a16	Snapdragon® 7 Gen 4 Mobile	6.549 ms	2 - 184 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	0.91 ms	1 - 51 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	1.16 ms	0 - 51 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Snapdragon® X2 Elite	1.292 ms	1 - 1 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Snapdragon® X Elite	2.702 ms	1 - 1 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	1.593 ms	1 - 74 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	2.88 ms	1 - 79 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ QCS6490	7.087 ms	1 - 5 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	2.319 ms	1 - 5 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	2.385 ms	1 - 3 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® SA8775P	2.759 ms	1 - 55 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® SA8650P	2.759 ms	1 - 55 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® SA8255P	2.759 ms	1 - 55 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® QCS8450	2.88 ms	1 - 79 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	2.502 ms	3 - 6 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-X7181	2.702 ms	1 - 1 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-6690	20.466 ms	1 - 163 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-7790	2.719 ms	1 - 52 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	1.16 ms	0 - 51 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Qualcomm® SA8295P	3.546 ms	1 - 50 MB	NPU
Yolo-X	QNN_DLC	w8a8	Snapdragon® 7 Gen 4 Mobile	2.719 ms	1 - 52 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	3.224 ms	0 - 168 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	3.797 ms	0 - 166 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	4.87 ms	0 - 186 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	14.175 ms	0 - 215 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	9.717 ms	0 - 27 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	6.871 ms	0 - 3 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® SA8775P	42.137 ms	3 - 34 MB	GPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® SA8650P	42.137 ms	3 - 34 MB	GPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® SA8255P	42.137 ms	3 - 34 MB	GPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® QCS8450	14.175 ms	0 - 215 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	9.252 ms	0 - 26 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	3.797 ms	0 - 166 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® SA7255P	101.323 ms	3 - 30 MB	GPU
Yolo-X	TFLITE	float	Qualcomm® SA8295P	13.213 ms	0 - 182 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Snapdragon® 8 Elite Gen 5 For Galaxy Mobile	0.909 ms	0 - 48 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Snapdragon® 8 Elite For Galaxy Mobile	1.166 ms	0 - 53 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Snapdragon® 8 Gen 3 Mobile	1.584 ms	0 - 74 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Snapdragon® 8 Gen 1 Mobile	2.769 ms	0 - 79 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ QCS6490	7.972 ms	0 - 13 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-8275	2.336 ms	0 - 13 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ QCS8550 (Proxy)	2.329 ms	0 - 2 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® SA8775P	2.77 ms	0 - 54 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® SA8650P	2.77 ms	0 - 54 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® SA8255P	2.77 ms	0 - 54 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® QCS8450	2.769 ms	0 - 79 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ IQ-9075	2.524 ms	0 - 13 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-6690	21.968 ms	0 - 161 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-7790	2.746 ms	0 - 48 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® Dragonwing™ Q-8750	1.166 ms	0 - 53 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® SA7255P	5.674 ms	0 - 49 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Qualcomm® SA8295P	3.528 ms	0 - 48 MB	NPU
Yolo-X	TFLITE	w8a8	Snapdragon® 7 Gen 4 Mobile	2.746 ms	0 - 48 MB	NPU

License

The license for the original implementation of Yolo-X can be found here.

References

Community

Join our AI Hub Slack community to collaborate, post questions and learn more about on-device AI.
For questions or feedback please reach out to us.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Библиотека «pytorch» рантаймом не поддерживается.

Ревизия весов: 7a69162