object-detection

NanoDet-Plus⚡ 超快且輕量的無錨點目標檢測模型。🔥 只需 980 KB（int8）/1.8 MB（fp16），在手機上可達 97 FPS 🔥

Gluon CV Toolkit

YOLOv6：一個專為工業應用設計的單階段目標檢測框架。

一個統一的深度學習文檔圖像分析工具包

OpenPCDet Toolbox 用於基於 LiDAR 的 3D 目標檢測

与框架无关的切片/瓦片推理 + 交互式 UI + 错误分析图表

電腦視覺與運動分析

評估目標偵測算法最常用的指標

[ECCV 2022] 這是 BEVFormer 的官方實作，該框架僅使用相機進行自動駕駛感知，例如 3D 目標檢測與語義地圖分割。

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

🔥 TensorFlow 代碼，用於技術報告：「YOLOv3：一項漸進式改進」

免費使用的線上照片標註工具

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

自託管、僅本地 NVR 和 AI 計算機視覺軟件。具備物體檢測、運動檢測、人臉識別等功能，讓你能夠監控家中、辦公室或任何你想監控的地方。

加速深度學習研發

YOLO v3 物件偵測演算法的 PyTorch 實作

D-FINE：將DETR的回歸任務重新定義為細粒度分佈精煉 [ICLR 2025 Spotlight]

DAMO-YOLO：一種快速且準確的物件偵測方法，採用 NAS backbone、Efficient RepGFPN、ZeroHead、AlignedOTA 以及蒸餾增強等新技術

開源 AI 攝影機技能平台、AI NVR 與 CCTV 監控。使用 Qwen、DeepSeek、SmolVLM、LLaVA、YOLO26 進行本機 VLM 影片分析。具備 LLM 驅動的智慧安全攝影機代理——透過 Telegram、Discord 或 Slack 守護您的家。支援可插拔的 AI 技能。支援 OpenAI、Google、Anthropic 或本機 AI。可運行於 Mac Mini 與 AI PC。

mean Average Precision - 此程式碼用於評估您的類神經網路在物件辨識上的效能。

基於 CV 模型與 mLLM 的跨平台視頻結構化（視頻分析）框架

ICCV 2025 論文與開源專案合集

[CVPR 2023 Highlight] InternImage：利用可變形卷積探索大規模視覺基礎模型

簡單且全面的 TensorFlow 教學

[ICLR 2023] 論文「DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection」官方實作

無需標註即可進行推論的圖片集（使用基礎模型來訓練監督式模型）。

[ECCV2024] T-Rex2 的 API 程式碼：透過文字與視覺提示協同作用邁向通用目標檢測

輕量級 Python 函式庫，為任何偵測器新增即時多物件追蹤功能。

基於 YOLOv5 的工地安全帽與禁入危險區域識別系統，附帶 YOLOv5 訓練自訂資料集的超詳細教程及視覺化介面。