#对象检测
sahi
SAHI是一款轻量级视觉工具库，专注于解决小物体检测和大图像推理难题，支持多种框架如YOLOv5、MMDetection和Detectron2。提供丰富的命令行工具及COCO数据集处理功能，适用于精细化的计算机视觉应用，特别在复杂图像处理中表现优异。通过多种教程和示例，帮助开发者快速上手并优化视觉任务。
techniques
本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术，包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别，适用于城市规划、环境监测等多个领域。
models
ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
yolort
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。
ImageAI
ImageAI是一款开源的Python库，帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练，提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息，请参阅项目文档和指南。
ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM
该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM，通过融合这两个模型，提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能，支持指定蒙版单独输出，可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型，提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项，以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南，使用户能够轻松上手，体验高效的图像处理能力。
visionscript
VisionScript是一个基于Python的编程语言，专门用于快速执行目标检测、分类和分割等常见计算机视觉任务。其简洁的语法允许用户通过少量代码完成复杂的视觉操作，并支持在交互式网络笔记本中运行。VisionScript兼容多个知名模型，包括CLIP、YOLOv8和BLIP，适合新手上手。无论是执行零样本分类，还是在照片中替换特定对象，VisionScript均能提供高效解决方案。
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection
本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。
gluon-cv
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。