darkflow

实时物体检测与分类工具，支持多种YOLO模型

darkflow YOLO object detection tensorflow 训练模型 Github 开源项目

Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目，兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件，适合跨平台应用。

文档

YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用

GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv6是一款高效的目标检测框架，提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡，支持量化和移动端部署，适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能，扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域，还可广泛应用于安防、交通等多个领域。

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。

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。

yolov10m - 高效的实时目标检测系统

COCO数据集GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10开源项目模型目标检测计算机视觉

YOLOv10m是一个开源的目标检测项目，利用PyTorch模型和COCO数据集实现高效的计算机视觉解决方案。用户可以方便地进行训练、验证，并将模型上传至库，非常适合多种技术水平的使用者进行实时目标检测应用。

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。

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。

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。

yoloair - YOLOAir2024版：综合模型改进教程与源码库

GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目

YOLOAir2024版发布，提供多模型支持及改进教程，包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用，如目标检测、实例分割、图像分类等，适用于科研与实际应用。免费提供源代码。

awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源

Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目

awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源，适用于学术研究与实际应用。

edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出

COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目

EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。

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