UAV-LODBoost

一个通用的工程级别目标检测框架，包含但不限于：

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。它使用较为热门的yolov7以及ByteTrack，能够胜任工程中常见的检测与跟踪任务。

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嵌入式开发板，可有效应用于无人机等小型设备。