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

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。

rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案

GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测

RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型，通过混合编码器和最小化不确定性查询选择，实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练，支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度，在T4 GPU上达到108和74 FPS，性能超过YOLO模型。

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。

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。

ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器，兼容多数据集与实时可视化

GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估

该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器，支持VOC和COCO数据集，并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南，并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能，并包含未来功能更新计划，帮助开发者快速上手并扩展应用。

darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法

DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉

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。

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。

YOLO-Patch-Based-Inference - 补丁式推理优化小物体检测和实例分割

GithubYOLO实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉

这个Python库实现了基于补丁的推理方法,用于改进小物体检测和实例分割。它支持多种Ultralytics模型,包括YOLOv8/v9/v10、FastSAM和RTDETR,可用于对象检测和实例分割任务。库提供了推理结果可视化功能,并通过优化的补丁处理和结果合并提高了小物体检测准确性。项目还包含交互式笔记本和教程,方便用户学习和使用。

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。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

相关项目

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