object-detection

Ultralytics YOLOv5 在 PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 中的实现

我们为您打造可复用的计算机视觉工具。💜

🤖 开源免费的OpenAI、Claude及其他AI平台的替代方案。支持自主托管且本地优先，可作为OpenAI的即插即用替代方案运行于消费级硬件，无需GPU。兼容gguf、transformers、diffusers等多种模型架构。功能包括：文本生成、音频处理、视频制作、图像生成、语音克隆、分布式点对点推理。

支持IP摄像头实时本地目标检测的网络视频录像机

一套关于前沿计算机视觉模型与技术的教程合集，涵盖从ResNet等基础架构到YOLO11、RT-DETR、SAM 2、Florence-2、PaliGemma 2和Qwen2.5VL等尖端模型的全方位探索。

RF-DETR是由Roboflow开发的实时目标检测与分割模型架构，在COCO数据集上达到最优水平，专为微调设计

关于自动驾驶车辆控制算法的 Python 示例代码与文档。本项目可作为初学者研究算法与软件架构的技术指南书。

通过下一关键点预测实现任意物体检测（基于Qwen2.5-VL-3B模型）

NVIDIA DeepStream Monorepo：DeepStream SDK及参考应用，用于构建基于GStreamer、TensorRT和视觉AI模型的GPU加速实时视频与多传感器分析管道，支持边缘、本地及云端部署。

Ultralytics YOLO26、YOLO11、YOLOv8 — 对象检测、实例分割、语义分割、图像分类、姿态估计、对象跟踪