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…
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
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…
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.
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
anylabeling 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Effortless AI-assisted data labeling with AI support from YOLO, Segment Anything (SAM+SAM2/2.1+SAM3), MobileSAM!!
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.
pytorch-yolo-v3 是用 Python 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习。
A PyTorch implementation of the YOLO v3 object detection algorithm
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! 🔥🔥🔥
mAP 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
mean Average Precision - This code evaluates the performance of your neural net for object recognition.
🔥🔥🔥 专注于YOLO11,YOLOv8、TYOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5改进模型,Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU,…
🔥🔥🔥 专注于YOLO11,YOLOv8、TYOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5改进模型,Support to improve backbone, neck, head, loss, IoU, NMS and other modules🚀
Base on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites,基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统,🚀😆附 YOLOv5 训练自己的数据集超详细教程🚀�…
Base on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites,基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统,🚀😆附 YOLOv5 训练自己的数据集超详细教程🚀😆2021.3新增可视化界面❗❗
yolov3-tf2 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
YoloV3 Implemented in Tensorflow 2.0
darknet_ros 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
YOLO ROS: Real-Time Object Detection for ROS
Multitarget-tracker 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Multiple Object Tracker, Based on Hungarian algorithm + Kalman filter.
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)
YOLO_v3_tutorial_from_scratch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accompanying code for Paperspace tutorial series "How to Implement YOLO v3 Object Detector from Scratch"
ScaledYOLOv4 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network
yolor 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。
implementation of paper - You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks (https://arxiv.org/abs/2105.04206)
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 🛠️
Yolo_mark 是用 C++ 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。
GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2
opendatacam 是用 JavaScript 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。
An open source tool to quantify the world
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".
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
yolo2-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。
YOLOv2 in PyTorch
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。