tensorrtx

TensorRT深度学习网络实现库

TensorRT 深度学习网络 GPU加速 YOLO系列模型转换 Github 开源项目

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。

文档

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。

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。

yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破

GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。

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。

notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉

提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。

tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库

GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务

Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库，通过提供多模态的深度学习模型和数据集，简化了机器学习的应用，尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能，但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax，以获得更好的支持和更新。

tensorflow-onnx - 将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具

GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目

该工具支持将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式，支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统，支持Python 3.7至3.10，以及多种ONNX opset（从opset 14至opset 18）和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案，全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。

training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型

GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习

OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程

GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能

GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目

提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本，支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本，用户可以快速部署和运行Tensorflow模型，实现高效的设备端推理。

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