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

YOLOv8 TensorRT CUDA ONNX PyTorch Github 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。

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介绍相关项目

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目，在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体，从轻量级R18到大型X模型，适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上，RT-DETR展现出卓越性能，最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架，便于研究和应用。

iAI - 在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导

AICUDAGithubNVIDIAPytorchUbuntu开源项目

这篇文章提供了在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导，涵盖硬件要求、双系统安装、NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda、OpenCV、Docker、TensorRT、Pytorch等软件的安装与配置。内容包括从基础环境搭建到深度学习算法如YOLO V3和Faster R-CNN的实际应用，并附有常见问题解答和最佳实践，帮助用户高效构建AI开发环境。

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。

YOLOX - 无锚目标检测算法YOLOX，设计简洁性能优越

GithubMegEnginePyTorchYOLOXanchor-freeobject detection开源项目

YOLOX是一种无锚版YOLO，设计简洁，性能更优，旨在弥合研究与工业界的差距。项目基于PyTorch实现，并提供MegEngine版本。支持可视化工具、JIT编译、快速训练优化等多项更新。未来计划推出YOLOX-P6、大模型、Objects365预训练和Transformer模块等功能。通过融合ONNX、TensorRT、OpenVINO等多种部署方案，满足不同应用场景需求。

openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包

AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门

OpenVINO™是一款开源软件工具包，用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等，能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程，助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。

inference - 简化了计算机视觉模型的部署的开源平台

GithubRoboflow InferenceYOLOv8开源平台开源项目模型部署计算机视觉

Roboflow Inference 是一个开源平台，简化了计算机视觉模型的部署。通过 Python 原生包、自托管推理服务器或托管的 API，开发者可以执行对象检测、分类和实例分割，并使用基础模型如 CLIP、Segment Anything 和 YOLO-World。平台提供了高级功能，如服务器部署、设备管理和主动学习。支持 GPU 加速环境，并提供详尽的文档和教程，帮助用户充分利用 Inference 包的功能。

darkflow - 实时物体检测与分类工具，支持多种YOLO模型

GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型

Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目，兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件，适合跨平台应用。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

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。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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