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YOLOv8-TensorRT-CPP

用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理

本文介绍了如何使用TensorRT的C++ API实现YOLOv8模型的推理,支持目标检测、语义分割和身体姿态估计,包括系统要求、安装步骤、模型转换和项目构建方法。内容中强调了在GPU上运行推理的注意事项和性能基准测试,提供了从PyTorch到ONNX模型转换的详细步骤,是开发计算机视觉应用的参考资料。

YOLO-Patch-Based-Inference - 补丁式推理优化小物体检测和实例分割
GithubYOLO实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
这个Python库实现了基于补丁的推理方法,用于改进小物体检测和实例分割。它支持多种Ultralytics模型,包括YOLOv8/v9/v10、FastSAM和RTDETR,可用于对象检测和实例分割任务。库提供了推理结果可视化功能,并通过优化的补丁处理和结果合并提高了小物体检测准确性。项目还包含交互式笔记本和教程,方便用户学习和使用。
deepdetect - 用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架
APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习
DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能,支持分类、目标检测、分割、回归等任务,适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台(如TensorRT、NCNN),无需数据库,所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信,提供Python和Javascript客户端,易于集成到现有应用中。
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题,并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外,项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源,为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源
Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目
awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源,适用于学术研究与实际应用。
multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法
GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合
该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。
yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器
YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。
yolov8s-table-extraction - 基于YoloV8的表格检测与提取模型
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv8开源项目模型深度学习目标检测表格提取
该项目利用YoloV8技术为表格检测与提取提供了解决方案,适用于有边框及无边框的表格。通过ultralyticsplus库支持,模型安装与操作便捷,精度高达0.98376。项目包含使用指南及多种模型选择,适用于快速而可靠的表格数据提取,是数据分析和管理的理想工具。
DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术,基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术,以优化性能和效率。针对广泛行业场景,提供一站式解决方案,从训练到部署全面支持。
lite.ai.toolkit - C++ AI模型工具包,包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等
GithubLite.Ai.ToolKit人脸识别分割开源项目抠图模型检测
一款轻量级的C++工具包,支持多种AI模型,包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等。依赖最小,仅需OpenCV和ONNXRuntime,兼容GPU和CPU设备,提供300多种C++实现和500多种预训练模型,易于使用和集成。
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