yolov5

Ultralytics YOLOv5（基于 PyTorch）用于目标检测、实例分割、分类、训练与导出

基于 PaddlePaddle 的目标检测工具包。支持目标检测、实例分割、多目标跟踪和实时多人关键点检测。

收录最先进计算机视觉模型与技术的教程集合，涵盖从 ResNet 等基础架构到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等前沿模型。

使用 TensorRT 网络定义 API 实现流行的深度学习网络

《Pytorch实用教程》（第二版）无论是零基础入门、CV、NLP、LLM项目应用，或是进阶工程化部署落地，都在这里。相信在本书的帮助下，读者能够轻松掌握 PyTorch 的使用，成为优秀的深度学习工程师。

轻量级 C++ AI 工具包：100+ 模型，支持 MNN、ORT 与 TRT，包括 Det、Seg、Stable‑Diffusion、Face‑Fusion。

校招、秋招、春招、实习好项目！带你从零实现一个高性能的深度学习推理库，支持大模型 llama2、Unet、Yolov5、Resnet 等模型的推理。一步步实现高性能深度学习推理库。

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

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

🔥🔥🔥 专注于 YOLO11、YOLOv8、TYOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5 改进模型，支持改进 backbone、neck、head、loss、IoU、NMS 等模块🚀

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）。

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。

🍅🍅🍅YOLOv5-Lite：演进自 YOLOv5，模型大小仅 900+KB (int8) 和 1.7M (fp16)。在 Raspberry Pi 4B 上可达 15 FPS~

将任何计算机或边缘设备变成计算机视觉项目的指挥中心。

YOLO5Face：为什么要重新发明人脸检测器 (https://arxiv.org/abs/2105.12931) ECCV Workshops 2022

🚀 更简单、更快速的 NVIDIA YOLO 部署工具包 🛠️

yolov5 车牌检测、车牌识别、中文车牌识别检测，支持 12 种中文车牌及双层车牌

🚀🚀🚀 一些优秀的公开 YOLO 对象检测系列项目与相关对象检测数据集的集合。

PaddleSlim 是一个用于深度模型压缩与架构搜索的开源库。

fire-smoke-detect-yolov4-yolov5 与 fire-smoke-detection-dataset 火灾检测，烟雾检测

Yolov5 deepsort 推理，使用 YOLOv5+Deepsort 实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个 Detector 类，更容易嵌入到自己的项目中

🔥🔥🔥 适用于 YOLOv8、YOLOv8-Pose、YOLOv8-Seg、YOLOv8-Cls、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、YOLONAS......的 TensorRT 🚀🚀🚀 CUDA IS ALL YOU NEED. 🍎🍎🍎

TensorRT8 支持 Yolov5n,s,m,l,x。darknet 转 tensorrt。Yolov4 与 Yolov3 使用原始 darknet *.weights 与 *.cfg 文件。如果这个包装器对你有帮助，请帮它点个 Star。

适用于 YOLO 系列 (YOLOv11,YOLOv10,YOLOv9,YOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOX,YOLOv5) 的 TensorRT，支持 NMS 插件

MetaSeg：Segment Anything 仓库的打包版本

带有关键点的 yolov8 人脸检测

yolort 是一个用于 yolov5 的运行时堆栈，支持 TensorRT、libtorch、onnxruntime、tvm 和 ncnn 等专用加速器。

用于标注神经网络 YOLO 训练图片中对象边界框的图形界面

具备高分辨率输出的快速实时对象检测 https://x.com/_akhaliq/status/1840213012818329826 https://x.com/githubprojects/status/1891370506537910724 https://www.threads.net/@githubprojects/post/DGKdoE4zdUX

更具可读性与弹性的 yolov5，支持更多 backbone（gcn、resnet、shufflenet、mobilenet、efficientnet、hrnet、swin-transformer 等）与（cbam、dcn 等）以及 tensorrt。