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

yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术

YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。

yolov5-face - 基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测

BlazeFaceGithubMulti-Task-FacialTensorRTYOLOv5-facencnn-android-yolov8-face开源项目

基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测。该项目展示了不同版本（包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）在人脸检测中的性能表现，不同难度和硬件环境下的测试结果。提供了多种开源演示和预训练模型下载链接，支持多个平台如TensorRT、Android、OpenCV等。详细的训练和评估指南帮助用户在WIDERFace数据集上进行测试和验证。

YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库

GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习

YoloDotNet是基于.NET 8的C#库，支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时，并支持CUDA GPU加速，提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行，适用于各种计算机视觉应用场景。

TensorRT-YOLO - 为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案

CUDAGithubTensorRT-YOLOYOLO开源项目推理加速目标检测

此项目基于TensorRT，为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案，支持YOLOv3至YOLOv10及PP-YOLOE系列。集成EfficientNMS插件及CUDA技术，有效提升推理效率。支持C++和Python，包含CLI快速导出和推理功能，并提供Docker一键部署。推荐CUDA 11.6及以上版本和TensorRT 8.6及以上版本。

DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南

CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目

该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析，并提供详细的安装、使用和自定义模型指南，帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。

boxmot - BoxMOT：支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块

BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测

BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块，支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法，包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型，并通过快速实验脚本提高实验效率。

yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉

YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目，支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源，用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习，适合多种计算机视觉应用需求，是追求速度与精度的理想选择。

yolov5m-license-plate - 车牌检测的YOLOv5模型支持Pytorch适用于多种视觉任务

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目模型深度学习目标检测车牌识别

YOLOv5m-license-plate项目提供基于YOLOv5技术的车牌检测模型，利用Pytorch进行对象检测，适用于多种计算机视觉任务。开发者可运用简单的Python代码实现精准车牌识别，并支持通过自定义数据集进行微调以提升效果。在keremberke数据集上的精度高达0.988，适合快速、可靠的车牌检测应用。访问项目主页获取更多信息和下载。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重

该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。

PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署

GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉

PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件，支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件，注重产业应用，帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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