YOLOv8-multi-task

轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

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介绍相关项目

ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型

GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测

Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型，提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景，其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节，请参阅官方文档或参与Discord社区互动。

YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用

GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv6是一款高效的目标检测框架，提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡，支持量化和移动端部署，适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能，扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域，还可广泛应用于安防、交通等多个领域。

yolor - 改进的多任务统一网络实时对象检测模型

GithubYOLORYOLOv4多任务学习对象检测开源项目深度学习

该项目实现了一个新型多任务统一网络，基于最新论文支持多任务并在COCO数据集中的实时对象检测上表现出色。优化后的YOLOR模型在测试和验证中均显示出较高的AP值和运行速度，适用于多种实时应用场景。项目提供了详细的安装、训练和测试指南，支持Docker和Colab环境，适合研究人员和开发者在复杂场景中进行高效的对象检测。

yolov8-face - YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架

GithubYOLOv8人脸检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉

yolov8-face项目基于YOLOv8架构，专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本，涵盖轻量级到高精度的不同需求，适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署，具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率，使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。

yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破

GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。

HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络

GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测

HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。

YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案

CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目

本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法，支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理，适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备，并附有详细的文档和脚本，便于操作，提升深度学习应用性能。

yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破

GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端

YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型，通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计，在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明，YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平，为实时目标检测领域带来新的发展方向。

yoloair - YOLOAir2024版：综合模型改进教程与源码库

GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目

YOLOAir2024版发布，提供多模型支持及改进教程，包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用，如目标检测、实例分割、图像分类等，适用于科研与实际应用。免费提供源代码。

yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现

GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型

该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割，借助PyTorch以提高分析准确性，mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测，适合高精度建筑物分割的应用需求。

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