yolov3

基於 PaddlePaddle 的目標檢測工具包。支援目標檢測、實例分割、多目標追蹤以及即時多人關鍵點檢測。

實作 YOLOv7 論文：可訓練的免費套件為即時目標檢測設定了新的最先進表現。

PyTorch 版 YOLOv3、YOLOv3-SPP 與 YOLOv3-tiny 的即時目標偵測實作，支援訓練、驗證、推論與多格式匯出

YOLOX 是高效能的無錨 YOLO，搭配 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 與 OpenVINO，性能超越 yolov3~v5。文件：https://yolox.readthedocs.io/

使用 TensorRT 網路定義 API 實作流行的深度學習網路

PyTorch、ONNX 與 TensorRT 實作的 YOLOv4。

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

YOLO v3 物件偵測演算法的 PyTorch 實作

使用 PyTorch、deepsort 和 yolov3 的多目標追蹤（MOT）

🔥🔥🔥 專注於 YOLO11、YOLOv8、TYOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5 改進模型，支援改進 backbone、neck、head、loss、IoU、NMS 等模組🚀

使用 TensorFlow 2.0 實作的 YOLOv3

使用 Tensorflow 2.0、Android 實作的 YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv3、YOLOv3-tiny。將 YOLO v4 .weights 轉換為 tensorflow、tensorrt 和 tflite

Scaled-YOLOv4：擴展跨階段局部網路

與 wangxupeng(https://github.com/wangxupeng) 合作開發

TensorRT MODNet、YOLOv4、YOLOv3、SSD、MTCNN 與 GoogLeNet

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

基於 YOLO、Deep SORT 與 KLT 的高效能多物件追蹤 🚀

TensorRT8 支援 Yolov5n,s,m,l,x。darknet 轉 tensorrt。Yolov4 與 Yolov3 使用原始 darknet *.weights 與 *.cfg 檔案。如果這個包裝器對你有幫助，請幫它點個 Star。

適用於 YOLO 系列 (YOLOv11,YOLOv10,YOLOv9,YOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOX,YOLOv5) 的 TensorRT，支援 NMS 外掛

專案註釋 + 論文復現 + 演算法競賽 + PyTorch 實踐 + LeetCode + VLM 預訓練

用於標註神經網路 YOLO 訓練圖片中物件邊界框的圖形介面

Python 中的多物件追蹤器

更具可讀性與彈性的 yolov5，支援更多 backbone（gcn、resnet、shufflenet、mobilenet、efficientnet、hrnet、swin-transformer 等）與（cbam、dcn 等）以及 tensorrt。

從頭訓練先進的 yolov3 物件偵測器！

🚀🚀🚀 PaddlePaddle 實作的 YOLO 系列，包含 PP-YOLOE+、RT-DETR、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv10、YOLO11、YOLOX、YOLOv5u、YOLOv7u、YOLOv6Lite、RTMDet 等。🚀🚀🚀

建立用於線上監考自動化監控的軟體

在 TensorFlow 2.3.1 中實現的 YOLOv3

將 mmdetection 模型轉換為 tensorrt，支援 fp16、int8、批次輸入、動態形狀等。