基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。

高性能无锚框 YOLO 目标检测器，精度超过 YOLOv3~v5，支持 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 和 OpenVINO 多后端部署。

基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。

把 YOLO 系列模型接入 NVIDIA DeepStream SDK 的推理实现，支持 Darknet、PyTorch、Paddle 等多种权重格式，方便在 Jetson 和 GPU 上做实时目标检测部署。

把 YOLOv8 的检测、分割、姿态模型导出为 ONNX 并用 TensorRT 加速推理，支持 Jetson 和 DeepStream 部署。

基于 TensorRT 的 YOLO 系列模型部署工具包，支持检测、分割、姿态估计和旋转框检测，帮你在 NVIDIA 显卡上把推理跑得更快更省事。

YOLOv13 的官方实现，用超图增强的自适应视觉感知提升实时目标检测精度，适合需要落地部署检测模型的场景。

MIT 协议的开源计算机视觉库，支持目标检测、实例分割和姿态估计，兼容 ONNX 与 PyTorch，方便在边缘设备上训练和部署模型。

用 C++ 把 YOLOv8 模型部署到 TensorRT 上做高性能推理，适合需要低延迟目标检测的工程落地场景。

把 YOLOv5 模型部署到 TensorRT、LibTorch、ONNX Runtime、TVM、NCNN 等推理后端的运行时工具链，省去自己写适配代码。

YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。

面向边缘设备的实时无锚框目标检测器，精度不错，支持 ONNX、MNN 及 RK3588、昇腾等国产 NPU 部署。

把 YOLO11 的检测、姿态估计、分割和跟踪模型用 TensorRT v8.0+ 部署到 C++ 和 Python 接口，省去自己写推理代码的麻烦。

基于飞桨的目标检测工具库，覆盖检测、实例分割、多目标跟踪和实时多人关键点检测，提供从训练到部署的完整流程。

Rust 写的 Agent 循环库，统一接入 7 种 LLM 协议，流式输出、调用工具、循环执行直到任务完成，从笔记本到 Cloudflare Worker 都能跑。

用 YOLOv8 做检测、ByteTrack 做跟踪的目标跟踪工程，通过 C++ 和 TensorRT 加速推理，适合需要实时多目标跟踪的部署场景。

用 TensorRT 网络定义 API 手写实现 YOLO、ResNet、Swin Transformer 等主流深度学习模型，并附 C++ 推理代码，方便直接部署到 NVIDIA GPU。

自托管的网页抓取与文档解析服务，把 URL、带 OCR 的 PDF 和 Office 文件转成干净的 Markdown/JSON 供 AI Agent 使用，兼容 Firecrawl 和 Jina 接口，单个 Rust 二进制即可部署。

把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。

面向图像、视频、音频和 3D 数据的开源标注平台，支持 AI 辅助标注、质量校验、团队协作和开发者 API，适合构建计算机视觉数据集。

跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。

用 Go 语言调用 OpenCV 做计算机视觉的封装库，支持 DNN 推理、CUDA 加速、OpenVINO 和扩展模块，省去写 C++ 胶水代码的麻烦。

面向手机端的高性能神经网络推理框架，针对 ARM 平台深度优化，让 Caffe、ONNX 等模型能在 Android/iOS 上低延迟运行。

基于 Stream 边缘网络快速搭建语音与视觉智能体，可接入任意模型或视频源，实现超低延迟的实时多模态交互。

RF-DETR 是 Roboflow 推出的实时目标检测与实例分割模型架构，在 COCO 上达到 SOTA，适合直接微调落地。

一个轻量级 C++ AI 工具包，集成 100+ 模型，支持 MNN、ONNX Runtime 和 TensorRT 推理，覆盖目标检测、分割、Stable Diffusion、人脸融合等任务。

把任意电脑或边缘设备变成计算机视觉推理服务器，一条命令部署目标检测、分类、实例分割等模型，省去自己搭服务的麻烦。

在 Jetson 上跑 TensorRT 加速的视觉模型示例集，涵盖 MODNet 抠图、YOLOv3/v4 检测、SSD、MTCNN 人脸和 GoogLeNet，帮你快速部署边缘推理。

基于 TensorRT 和 CUDA 加速 YOLO 系列模型部署的 C++ 示例库，覆盖检测、姿态、分割、深度估计、OBB 和分类等任务，帮你在 NVIDIA 显卡上把推理跑得更快。

自托管的本地 NVR 与 AI 视觉监控软件，支持目标检测、移动侦测、人脸识别和车牌识别，可接入 IP 摄像头并利用 Coral、CUDA 等硬件加速，数据不出本地。

本地优先的视频知识库，用 YOLO、DeepFace、Whisper 做多模态分析建立索引，支持自然语言语义检索视频内容，Docker 一键部署。

飞桨生态下的模型压缩与架构搜索库，提供剪枝、量化、蒸馏和 NAS 等能力，帮你在部署前把深度模型压小提速。

超轻量无锚框目标检测算法，权重仅 250K 参数，比 yolo-fastest 快 10%，后处理更简单，适合边缘设备部署。

提供示例应用，演示如何把 TAO 训练的模型部署到 DeepStream 视频分析流水线，覆盖 YOLOv3、RetinaNet、DSSD 等模型。

基于 tensorRT_Pro 扩展的 TensorRT C++ 推理库，集成 YOLO、RT-DETR、PPOCR、车道线检测、深度估计等多类视觉模型，提供高性能部署方案。

爱芯元智 AI SoC 的示例代码集合，提供 YOLO 系列等视觉模型在 NPU 上的部署样例，帮开发者快速跑通模型推理。

面向嵌入式设备的开源 AI 模型训练与部署工具，支持在 ESP32、Jetson、树莓派等硬件上完成图像分类、目标检测等任务的训练与推理。

从零基础到 CV、NLP、LLM 项目实战再到 ONNX/TensorRT 工程化部署的 PyTorch 中文教程，配套 Jupyter Notebook 边学边练。