yolov5 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
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 65,722 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 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。
yolov5 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
TensorRT 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、开源免费。
NVIDIA® TensorRT™ is an SDK for high-performance deep learning inference on NVIDIA GPUs. This repository contains the open source components of Tens…
YOLOX 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、开源免费。
YOLOX is a high-performance anchor-free YOLO, exceeding yolov3~v5 with MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn, and OpenVINO supported. Documentation: https…
yolov3 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、实时。
PyTorch implementation of YOLOv3, YOLOv3-SPP, and YOLOv3-tiny for real-time object detection with training, validation, inference, and multi-format …
RapidOCR 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
📄 Awesome OCR multiple programing languages toolkits based on ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT and PyTorch.
tensorrtx 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Implementation of popular deep learning networks with TensorRT network definition API
torch2trt 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
An easy to use PyTorch to TensorRT converter
《Pytorch实用教程》(第二版)无论是零基础入门,还是CV、NLP、LLM项目应用,或是进阶工程化部署落地,在这里都有。相信在本书的帮助下,读者将能够轻松掌握 PyTorch 的使用,成为一名优秀的深度学习工程师。
《Pytorch实用教程》(第二版)无论是零基础入门,还是CV、NLP、LLM项目应用,或是进阶工程化部署落地,在这里都有。相信在本书的帮助下,读者将能够轻松掌握 PyTorch 的使用,成为一名优秀的深度学习工程师。
pytorch-YOLOv4 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。
PyTorch ,ONNX and TensorRT implementation of YOLOv4
lite.ai.toolkit 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
A lite C++ AI toolkit: 100+ models with MNN, ORT and TRT, including Det, Seg, Stable-Diffusion, Face-Fusion.
WhisperLive 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A nearly-live implementation of OpenAI's Whisper.
GenerativeAIExamples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Generative AI reference workflows optimized for accelerated infrastructure and microservice architecture.
DAMO-YOLO 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
DAMO-YOLO: a fast and accurate object detection method with some new techs, including NAS backbones, efficient RepGFPN, ZeroHead, AlignedOTA, and di…
yolov7_d2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🔥🔥🔥🔥 (Earlier YOLOv7 not official one) YOLO with Transformers and Instance Segmentation, with TensorRT acceleration! 🔥🔥🔥
TensorRT 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PyTorch/TorchScript/FX compiler for NVIDIA GPUs using TensorRT
tensorRT_Pro 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
C++ library based on tensorrt integration
computer vision projects | 计算机视觉相关好玩的AI项目(Python、C++、embedded system)
computer vision projects | 计算机视觉相关好玩的AI项目(Python、C++、embedded system)
YOLOv5-Lite 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolved from yolov5 and the size of model is only 900+kb (int8) and 1.7M (fp16). Reach 15 FPS on the Raspberry Pi 4B~
yolov5-face 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。
YOLO5Face: Why Reinventing a Face Detector (https://arxiv.org/abs/2105.12931) ECCV Workshops 2022)
tensorflow-yolov4-tflite 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打轻量、实现清晰。
YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny Implemented in Tensorflow 2.0, Android. Convert YOLO v4 .weights tensorflow, tensorrt and tflite
TensorRT-YOLO 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
🚀 Easier & Faster YOLO Deployment Toolkit for NVIDIA 🛠️
YOLOv8-TensorRT 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。
YOLOv8 using TensorRT accelerate !
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
BiSeNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Add bisenetv2. My implementation of BiSeNet
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 65,999 个,本站已收录 65,722 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)。
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