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

awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编

GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI

提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本，涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具，为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。

ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型

GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测

Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型，提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景，其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节，请参阅官方文档或参与Discord社区互动。

oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架

CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架

OneFlow是一款深度学习框架，提供类似PyTorch的API，支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布，兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装，并利用丰富的文档和模型库快速上手，适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。

Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统

GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测

Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程，涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调，集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集，并提供详细的安装、训练和测试指南。

inference - 简化了计算机视觉模型的部署的开源平台

GithubRoboflow InferenceYOLOv8开源平台开源项目模型部署计算机视觉

Roboflow Inference 是一个开源平台，简化了计算机视觉模型的部署。通过 Python 原生包、自托管推理服务器或托管的 API，开发者可以执行对象检测、分类和实例分割，并使用基础模型如 CLIP、Segment Anything 和 YOLO-World。平台提供了高级功能，如服务器部署、设备管理和主动学习。支持 GPU 加速环境，并提供详尽的文档和教程，帮助用户充分利用 Inference 包的功能。

DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南

CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目

该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析，并提供详细的安装、使用和自定义模型指南，帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。

Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用

GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉

Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。

yolov5-face - 基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测

BlazeFaceGithubMulti-Task-FacialTensorRTYOLOv5-facencnn-android-yolov8-face开源项目

基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测。该项目展示了不同版本（包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）在人脸检测中的性能表现，不同难度和硬件环境下的测试结果。提供了多种开源演示和预训练模型下载链接，支持多个平台如TensorRT、Android、OpenCV等。详细的训练和评估指南帮助用户在WIDERFace数据集上进行测试和验证。

ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法

GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测

本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法，支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致，以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例，包括图片、摄像头和视频推理，方便开发者快速上手并应用于实际场景。

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。

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