nanodet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、轻量、开源免费。
NanoDet-Plus⚡Super fast and lightweight anchor-free object detection model. 🔥Only 980 KB(int8) / 1.8MB (fp16) and run 97FPS on cellphone🔥
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
nanodet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、轻量、开源免费。
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PaddleX 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
All-in-One Development Tool based on PaddlePaddle
darkflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Translate darknet to tensorflow. Load trained weights, retrain/fine-tune using tensorflow, export constant graph def to mobile devices
gluon-cv 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Gluon CV Toolkit
YOLOv6 是用 Jupyter Notebook 编写的开发框架,提供应用开发的基础结构。
YOLOv6: a single-stage object detection framework dedicated to industrial applications.
layout-parser 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Unified Toolkit for Deep Learning Based Document Image Analysis
OpenPCDet 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection.
sahi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Framework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots
sports 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
computer vision and sports
Yet-Another-EfficientDet-Pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打实时。
The pytorch re-implement of the official efficientdet with SOTA performance in real time and pretrained weights.
ssd.pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch Implementation of Single Shot MultiBox Detector
Object-Detection-Metrics 是用 Python 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习。
Most popular metrics used to evaluate object detection algorithms.
BEVFormer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV 2022] This is the official implementation of BEVFormer, a camera-only framework for autonomous driving perception, e.g., 3D object detection a…
VoTT 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Visual Object Tagging Tool: An electron app for building end to end Object Detection Models from Images and Videos.
SSD-Tensorflow 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow
simple-faster-rcnn-pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打速度快。
A simplified implemention of Faster R-CNN that replicate performance from origin paper
awesome-satellite-imagery-datasets 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🛰️ List of satellite image training datasets with annotations for computer vision and deep learning
tf-faster-rcnn 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打速度快。
Tensorflow Faster RCNN for Object Detection
tensorflow-yolov3 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🔥 TensorFlow Code for technical report: "YOLOv3: An Incremental Improvement"
make-sense 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
Free to use online tool for labelling photos. https://makesense.ai
mmyolo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
OpenMMLab YOLO series toolbox and benchmark. Implemented RTMDet, RTMDet-Rotated,YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8,YOLOX, PPYOLOE, etc.
AdelaiDet 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打开源免费。
AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection and recognition tasks.
catalyst 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accelerated deep learning R&D
D-FINE 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
D-FINE: Redefine Regression Task of DETRs as Fine-grained Distribution Refinement [ICLR 2025 Spotlight]
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,044 个,本站已收录 65,730 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。