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Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8: detección de objetos, segmentación de instancias, segmentación semántica, clasificación de imágenes, estimación de poses, seguimiento de objetos

Una colección de tutoriales sobre modelos y técnicas de visión artificial de vanguardia. Explora desde arquitecturas fundamentales como ResNet hasta modelos de última generación como RF-DETR, YOLO11, SAM 3 y Qwen3-VL.

Implementación de redes de aprendizaje profundo populares con la API de definición de red de TensorRT.

Un kit de herramientas de IA ligero en C++: más de 100 modelos con MNN, ORT y TRT, incluyendo detección, segmentación, Stable-Diffusion y Face-Fusion.

Caja de herramientas y banco de pruebas de la serie YOLO de OpenMMLab. Incluye implementaciones de RTMDet, RTMDet-Rotated, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOX, PPYOLOE, etc.

Etiquetado de datos asistido por IA sin esfuerzo con soporte de IA de YOLO, Segment Anything (SAM+SAM2/2.1+SAM3) y MobileSAM.

🔥🔥🔥 Enfocado en modelos mejorados de YOLO11, YOLOv8, TYOLOv12, YOLOv10, RT-DETR, YOLOv7 y YOLOv5. Soporte para mejorar backbone, neck, head, loss, IoU, NMS y otros módulos🚀

Imágenes para inferencia sin etiquetado (utiliza modelos fundacionales para entrenar modelos supervisados).

Convierte cualquier ordenador o dispositivo edge en un centro de control para tus proyectos de visión por computador.

Biblioteca ligera de inferencia para archivos ONNX, escrita en C++. Puede ejecutar Stable Diffusion XL 1.0 en una RPI Zero 2 (o en 298 MB de RAM) y también Mistral 7B en ordenadores de sobremesa y servidores. Compatible con ARM, x86, WASM y RISC-V. Acelerado por XNNPACK. Bindings disponibles para Python, C# y JS(WASM).

🚀 Kit de herramientas para el despliegue de YOLO en NVIDIA, más fácil y rápido 🛠️

¡YOLOv8 usando aceleración de TensorRT!

🚀🚀🚀 Una colección de increíbles proyectos públicos de la serie de detección de objetos YOLO y conjuntos de datos relacionados.

Segundo ojo universal para jugadores con discapacidades (Alineador de puntería por IA universal (Aimbot de IA) - ONNX/YOLOv8 - C#)

Programa para automatizar Blue Archive, con soporte para combates automáticos y creación fluida de formaciones (compatible con Steam)

Implementación de TensorRT para YOLOv8, YOLOv8-Pose, YOLOv8-Seg, YOLOv8-Cls, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5 y YOLONAS, optimizada para CUDA.

YoloSide: Interfaz gráfica para YOLOv8 desarrollada con PySide6.

TensorRT para la serie YOLO (YOLOv11, YOLOv10, YOLOv9, YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOX, YOLOv5), con soporte para plugins NMS.

Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12 para ROS 2

Aim-bot basado en IA para todos los juegos FPS

MetaSeg: Versión empaquetada del repositorio Segment Anything

Caja de herramientas de algoritmos de IA offline gratuita para Java, que admite reconocimiento facial, detección de vida, reconocimiento de expresiones, detección de objetos, segmentación de instancias, detección de peatones, OCR, reconocimiento de matrículas, reconocimiento de tablas, ASR+TTS, traducción automática y más. Se utiliza mediante Maven. Compatible con PyTorch y Tensorflow, e integra modelos como Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR(PPOCRv5) y Whisper.

Framework de visión artificial y análisis de video en Python con todo incluido.

Detección facial con YOLOv8 y puntos de referencia (landmarks)

YoloDotNet: un proyecto en C# .NET 8.0 para clasificación, detección de objetos, detección OBB, segmentación y estimación de poses en imágenes y transmisiones de video en vivo.

Implementación en C++ de YOLOv8 con TensorRT

Interfaz gráfica para marcar cuadros delimitadores de objetos en imágenes para el entrenamiento de redes neuronales YOLO.

Aim-bot basado en IA para todos los juegos FPS y TPS.

Implementación de la serie YOLO en PaddlePaddle: PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet y más.

Basado en el proyecto yolo-high-level (detección/pose/clasificación/segmentación): incluye el núcleo de yolov5/yolov7/yolov8, investigación de mejoras, SwintransformV2 y series de atención. Técnicas de entrenamiento, personalización empresarial y despliegue de ingeniería en C