object-detection

NanoDet-Plus⚡ 超快且轻量的无锚点目标检测模型。🔥 仅 980 KB（int8）/1.8 MB（fp16），在手机上可达 97 FPS 🔥

Gluon CV Toolkit

YOLOv6：一个专为工业应用设计的单阶段目标检测框架。

一个统一的深度学习文档图像分析工具包

OpenPCDet Toolbox 用于基于 LiDAR 的 3D 目标检测

与框架无关的切片/瓦片推理 + 交互式 UI + 错误分析图表

计算机视觉与运动

评估目标检测算法最常用的指标

[ECCV 2022] 这是 BEVFormer 的官方实现，一个仅使用相机的自动驾驶感知框架，如 3D 目标检测和语义地图分割。

一系列示例应用，展示如何在 Android 和 iOS 上使用 Google 的 ML Kit API

🔥 TensorFlow 代码，用于技术报告：「YOLOv3：一项渐进式改进」

免费使用的线上照片标注工具

AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection and recognition tasks.

OpenMMLab YOLO 系列工具箱与基准，已实现 RTMDet、RTMDet-Rotated、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX、PPYOLOE 等

自托管、仅本地 NVR 和 AI 计算机视觉软件。具备物体检测、运动检测、人脸识别等功能，让你能够监控家中、办公室或任何你想监控的地方。

加速深度学习研发

YOLO v3 物件检测算法的 PyTorch 实作

D-FINE：将DETR的回归任务重新定义为细粒度分布精炼 [ICLR 2025 Spotlight]

DAMO-YOLO：一种快速且准确的物体检测方法，采用 NAS backbone、Efficient RepGFPN、ZeroHead、AlignedOTA 以及蒸馏增强等新技术

开源 AI 相机技能平台、AI NVR 与 CCTV 监控。使用 Qwen、DeepSeek、SmolVLM、LLaVA、YOLO26 进行本地 VLM 视频分析。具备 LLM 驱动的智能安全相机代理——通过 Telegram、Discord 或 Slack 守护您的家。支持可插拔的 AI 技能。支持 OpenAI、Google、Anthropic 或本地 AI。可运行于 Mac Mini 与 AI PC。

mean Average Precision - 此代码用于评估您的神经网络在物体识别上的性能。

基于 CV 模型与 mLLM 的跨平台视频结构化（视频分析）框架

ICCV 2025 论文和开源项目合集

[CVPR 2023 Highlight] InternImage：利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型

简单且全面的 TensorFlow 教程

[ICLR 2023] 论文“DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection”官方实现

无需标注即可进行推理的图片集（使用基础模型来训练监督式模型）。

[ECCV2024] T-Rex2 的 API 代码：通过文本与视觉提示协同作用迈向通用目标检测

轻量级 Python 库，为任何检测器添加实时多对象跟踪功能。

基于 YOLOv5 的工地安全帽与禁入危险区域识别系统，附带 YOLOv5 训练自定义数据集的超详细教程及可视化界面。