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18 个仓库 · 数据更新于 2026-11-07
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1ultralytics / yolov5PyTorch 中的 Ultralytics YOLOv5 用于对象检测、实例分割、分类、训练和导出。AGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足58,253
2NVIDIA / TensorRTNVIDIA® TensorRTTM 是一款用于在 NVIDIA GPU 上进行高性能深度学习推理的 SDK。该存储库包含 TensorRT 的开源组件。C++Apache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足13,437
3Megvii-BaseDetection / YOLOXYOLOX是一款高性能无锚定YOLO，超越yolov3~v5，支持MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn、OpenVINO。文档：https://yolox.readthedocs.io/PythonApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足10,692
4ultralytics / yolov3YOLOv3、YOLOv3-SPP 和 YOLOv3-tiny 的 PyTorch 实现，用于实时对象检测，包括训练、验证、推理和多格式导出。PythonAGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足10,632
5dusty-nv / jetson-inferenceHello AI World 使用 TensorRT 和 NVIDIA Jetson 部署深度学习推理网络和深度视觉基元的指南。C++MIT · 宽松，可直接商用名次历史不足9,034
6RapidAI / RapidOCR📄 很棒的 OCR 多种编程语言工具包，基于 ONNX Runtime、OpenVINO、MNN、PaddlePaddle、TensorRT 和 PyTorch。PythonApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足8,463
7mikel-brostrom / boxmotBoxMOT：可插拔的 Python 和 C++ SOTA 多目标跟踪模块，支持轴对齐和定向边界框PythonAGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足8,327
10Tencent / TNNTNN：由腾讯优图实验室和光影实验室开发，面向移动端、桌面端和服务器端的统一深度学习推理框架。 TNN 具有多个突出的特点，包括跨平台能力、高性能、模型压缩和代码修剪。 TNN在ncnn和Rapidnet的基础上，进一步加强了对移动设备的支持和性能优化，同时也借鉴了现有开源成果的良好扩展性和高性能的优势。 TNN已部署在腾讯的多个App中，如手Q、微视、皮图等。欢迎大家踊跃投稿，与我们合作，让TNN成为更好的框架。C++许可证未声明名次历史不足4,664
11TingsongYu / PyTorch-Tutorial-2nd《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。Jupyter Notebook许可证未声明名次历史不足4,634
13Tianxiaomo / pytorch-YOLOv4YOLOv4 的 PyTorch、ONNX 和 TensorRT 实现PythonApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足4,516
14xlite-dev / lite.ai.toolkit精简版 C++ AI 工具包：100 多个具有 MNN、ORT 和 TRT 的模型，包括 Det、Seg、Stable-Diffusion、Face-Fusion。C++GPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足4,447
16NVIDIA / GenerativeAIExamples针对加速基础设施和微服务架构进行优化的生成式 AI 参考工作流程。Jupyter NotebookApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足4,224
18nndeploy / nndeploy一款简单易用和高性能的AI部署框架 | An Easy-to-Use and High-Performance AI Deployment FrameworkC++Apache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足1,897
