yolort

简易高效的YOLOv5目标检测工具

yolort 对象检测 TensorRT ONNX Github 开源项目 YOLOv5

yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制，结合预处理和后处理，支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念，安装与使用便捷，支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档，使目标检测更为轻松，适用于广泛的应用场景。

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介绍相关项目

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。

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。

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。

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。

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。

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包

GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

yolov10n - YOLOv10n：实时对象检测的创新技术

COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉

YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展，结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理，保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用，提供了快速的目标物体检测及识别功能，支持优化模型上传至相关平台，提升模型精度与效率。

yolos-small - 基于Vision Transformer的高效物体检测模型

COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像识别开源项目模型目标检测视觉模型

YOLOS是一种基于Vision Transformer的物体检测模型，在COCO 2017数据集上进行了微调。该模型采用DETR损失函数训练，使用双向匹配损失和匈牙利算法优化参数。YOLOS-small版本在COCO验证集上达到36.1 AP的性能，而基础版本可达到与DETR相当的42 AP。YOLOS为计算机视觉领域提供了一种简单高效的物体检测方案，适用于多种目标检测场景。

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。

LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构

COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率

LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。

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