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

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。

YOLOMagic - 增强YOLOv5视觉任务框架功能与用户体验

GithubYOLOv5图像推理开源项目注意力机制网络模块视觉任务

YOLO Magic🚀 是一个基于YOLOv5的扩展项目，为视觉任务提供更强大的功能和简化的操作。该项目引入了多种网络模块，如空间金字塔模块、特征融合结构和新型骨干网络，并支持多种注意力机制。通过直观的网页界面，无需复杂的命令行操作即可轻松进行图像和视频推理。无论是初学者还是专业人员，YOLO Magic🚀都能提供出色的性能、强大的定制能力和广泛的社区支持。

Dive-into-DL-TensorFlow2.0 - TensorFlow 2.0 深度学习中文教程与代码实现

GithubTensorFlow2代码重构动手学深度学习开源项目机器学习深度学习

本项目将《动手学深度学习》一书中的MXNet代码改为TensorFlow 2.0实现，提供完整的中文学习资源，涵盖线性回归、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容。适合对深度学习感兴趣的初学者，只需掌握基础数学和Python编程即可入门。

JSON2YOLO - COCO到YOLO格式转换工具提升目标检测效率

COCO2YOLOGithubUltralytics开源项目数据集转换机器学习目标检测

JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具，专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows，为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程，还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取，用户也可加入Discord社区交流。

TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南

GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习

本项目提供全面易懂的TensorFlow教程，每个教程均附源代码和详细文档，帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域，并提供虚拟环境安装指南，避免包冲突并支持环境定制。

attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型，实现与导出工具

Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目

该项目提供了基于注意力机制的OCR模型，结合了CNN与LSTM，用于图像识别，并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务，并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x，未来计划升级到Tensorflow 2。

jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别

GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习

NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。

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。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

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。

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