yolort

简易高效的YOLOv5目标检测工具

yolort 对象检测 TensorRT ONNX Github 开源项目 YOLOv5

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。

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介绍相关项目

ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库

GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉

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。

labelImg - Python图像标注工具，兼容PASCAL VOC和YOLO格式

GithubLabel StudioLabelImgPython图像注释开源项目数据标注工具

一款用Python编写的开源图像标注工具，适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式，可在Linux、macOS、Windows等平台上运行，并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注，支持预定义类、热键操作和Docker部署，是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。

multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法

GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合

该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。

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。

omdet-turbo-swin-tiny-hf - 实时开放词汇目标检测模型支持批量多任务处理

GithubHuggingfaceOmDet-Turbo图像识别开源项目机器学习模型目标检测零样本分类

这是一款基于Transformer的开放词汇目标检测模型。它支持零样本检测，能够识别指定的任意类别目标。该模型的特色在于支持批量处理多张图像，允许为每张图像设置不同的检测类别和任务描述。通过简洁的API接口，该模型可以方便地集成到各种计算机视觉应用中，实现高效的实时目标检测。

facetorch - Python库支持深度学习的面部检测和分析，同时加速CPU和GPU性能

GithubPython库TorchScriptfacetorch开源项目深度学习面部分析

Facetorch是一个Python库，使用深度神经网络进行面部检测和特征分析。它支持Hydra配置，使用conda-lock和Docker进行环境重现，并通过TorchScript加速CPU和GPU性能。该工具可扩展，允许通过Google Drive上传模型文件和添加配置文件。请谨慎使用，并遵循欧盟可信AI伦理指南。

efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测

EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉

EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。

tr - 高效的离线OCR文本识别与文档理解SDK

CRNNGithubOCRTransformertr多模态大模型开源项目

tr是一款离线OCR文本识别SDK，核心采用C++开发并提供Python接口，支持多行文本识别和多模态大模型集成。tr结合CRNN与TransformerEncoder，提供高效且资源占用低的OCR解决方案，适用于如弯曲文本和图表等复杂场景。最新版本优化了C++接口、支持Python2、多线程功能，并去除了对opencv-python和Pillow的依赖。提供简洁的下载与安装指引，及详细的示例代码便于快速部署和测试。

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练

torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。

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