tensorrt_demos 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN, and GoogLeNet
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 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。
tensorrt_demos 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN, and GoogLeNet
clearcam 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打注重安全。
Add object detection, tracking, mobile notifications, and search to any security camera.
second.pytorch 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。
SECOND for KITTI/NuScenes object detection
react-native-executorch 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
High-performance, privacy-first on-device AI inference library for React Native, powered by PyTorch's ExecuTorch runtime
votenet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds
SOLO 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。
SOLO and SOLOv2 for instance segmentation, ECCV 2020 & NeurIPS 2020.
lightning-flash 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Your PyTorch AI Factory - Flash enables you to easily configure and run complex AI recipes for over 15 tasks across 7 data domains
lightly-train 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
All-in-one training for vision models (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): pretraining, fine-tuning, distillation.
yolov13 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
Implementation of "YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception".
awesome-segment-anything 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Tracking and collecting papers/projects/others related to Segment Anything.
TensorFlow2.0-Examples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
🙄 Difficult algorithm, Simple code.
在 oxford hand 数据集上对 YOLOv3 做模型剪枝(network slimming)
在 oxford hand 数据集上对 YOLOv3 做模型剪枝(network slimming)
YOLOv4-pytorch 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
This is a pytorch repository of YOLOv4, attentive YOLOv4 and mobilenet YOLOv4 with PASCAL VOC and COCO
frustum-pointnets 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data
AutonomousVehicleControlBeginnersGuide 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python sample codes and documents about Autonomous vehicle control algorithm. This project can be used as a technical guide book to study the algori…
efficientdet-pytorch 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。
A PyTorch impl of EfficientDet faithful to the original Google impl w/ ported weights
DEIM 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,主打速度快。
[CVPR 2025] DEIM: DETR with Improved Matching for Fast Convergence
awesome-tiny-object-detection 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源,主打轻量。
🕶 A curated list of Tiny Object Detection papers and related resources.
Rex-Omni 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。
[CVPR2026] Detect Anything via Next Point Prediction
keras-yolo3 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Training and Detecting Objects with YOLO3
SSD 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。
High quality, fast, modular reference implementation of SSD in PyTorch
pytorch-toolbelt 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
PyTorch extensions for fast R&D prototyping and Kaggle farming
动态语义SLAM 目标检测+VSLAM+光流/多视角几何动态物体检测+octomap地图+目标数据库
动态语义SLAM 目标检测+VSLAM+光流/多视角几何动态物体检测+octomap地图+目标数据库
🍅 Deploy ncnn on mobile phones. Support Android and iOS. 移动端ncnn部署,支持Android与iOS。
🍅 Deploy ncnn on mobile phones. Support Android and iOS. 移动端ncnn部署,支持Android与iOS。
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。