yolov3-tf2

YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

YoloV3 TensorFlow 2.0 检测训练预训练权重 Github 开源项目

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。

文档

tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程

COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测

本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法，包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接，提供更多学习资源。

yolov3 - 开源视觉AI技术

GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测

YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术，汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程，支持社区讨论，简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性，在全球范围内被广泛采用，帮助用户迅速部署并有效训练模型。

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。

yolov9 - 高效准确的目标检测算法

GithubYOLOv9开源项目深度学习目标检测神经网络计算机视觉

YOLOv9是一种新型目标检测算法,采用可编程梯度信息技术提高学习能力。该开源项目提供YOLOv9的官方实现,包含预训练模型、训练评估脚本和使用文档。在COCO数据集上,YOLOv9展现出优异的检测性能,同时保持较低的模型复杂度。研究人员和开发者可利用这一工具进行高效准确的目标检测任务。

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。

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。

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。

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。

yoloair2 - 多模型集成的YOLO目标检测工具库

GithubPyTorchYOLOAir2YOLO系列开源项目模型改进目标检测

YOLOAir2是一个基于PyTorch的YOLO系列算法工具库,集成了YOLOv7、YOLOv5等多种YOLO变体。它统一了模型代码框架和应用方式,支持用户自由组合backbone、neck和head模块,以构建定制化的目标检测网络。除目标检测外,该项目还整合了实例分割、图像分类等相关任务,为计算机视觉研究提供了便利的实验平台。

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。

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