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。

访问官网

Github

Huggingface

介绍相关项目

pylabel - 图像数据集转换与标注工具

GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测

PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。

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。

yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具

GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉

YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口，支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

rtdetr_r50vd_coco_o365 - 首个实时无NMS的端到端物体检测模型RT-DETR

GithubHuggingfaceRT-DETR变压器开源项目模型灵活调整物体检测速度优化

RT-DETR-R50VD COCO O365通过无NMS的端到端Transformer技术优化物体检测性能，结合高效编码器与精准查询选择，实现速度和准确度平衡。其灵活调整机制在COCO和Objects365数据集预训练中表现突出，超过传统YOLO模型。

onnx-tensorrt - ONNX 的 TensorRT 后端

CUDAGithubInstanceNormalizationONNXProtobufTensorRT开源项目

本项目实现对ONNX模型的高效解析，支持在最新TensorRT 10.2版本上运行。还覆盖了多个ONNX操作符，提供详细的安装和构建指南。项目中包含C++和Python的使用示例，方便用户集成和运行ONNX模型。常见问题解答和变更日志有助于解决使用中的问题。

TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台

CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

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。

lora - 使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调

DreamboothGithubHuggingfaceLoRAPivotal TuningStable Diffusion开源项目

该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调，比dreambooth方法快两倍，支持inpainting，并且生成非常小的模型文件（1MB~6MB），便于共享和下载。兼容diffusers库，提供多向量核心调优反演功能，并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces，增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差，该方法显著缩小模型大小，同时保持高保真度，适用于需要快速高效微调的用户。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号