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开源实时目标检测框架及YOLO算法

Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。

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介绍相关项目

YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署

GithubYOLOv5-Liteablation实验开源项目性能优化模型比较部署

YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数，并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果，展示在多种硬件平台上的性能，并包含详细的教程和下载链接。

YOLOv8-TensorRT-CPP - 用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理

CPPGithubTensorRTYOLOv8开源项目深度学习目标检测

本文介绍了如何使用TensorRT的C++ API实现YOLOv8模型的推理，支持目标检测、语义分割和身体姿态估计，包括系统要求、安装步骤、模型转换和项目构建方法。内容中强调了在GPU上运行推理的注意事项和性能基准测试，提供了从PyTorch到ONNX模型转换的详细步骤，是开发计算机视觉应用的参考资料。

SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具

GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉

YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口，支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。

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。

opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测

GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉

opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。

tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库

GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络

TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法，支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本，并包含详细教程和常见问题解答，方便用户快速入门。

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。

yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用

GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉

该项目基于YOLOv8和Streamlit开发，提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源，以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数，查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成，适合学习和演示目的。

SlowFast - 开源视频理解框架提供多种先进模型架构

GithubPySlowFast开源项目深度学习神经网络模型视频理解计算机视觉

PySlowFast是FAIR开发的开源视频理解代码库，提供高效训练的先进视频分类模型。支持SlowFast、Non-local Neural Networks、X3D和Multiscale Vision Transformers等多种架构。该框架便于快速实现和评估视频研究创新，涵盖分类、检测等任务。PySlowFast兼具高性能和轻量级特点，适用于广泛的视频理解研究。

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