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Repository Details

MiDaS(Multiple Depth Estimation Accuracy with Single Network)单目深度估计,部署 rk3588。

More Repositories

1

yolov8n_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov8n 部署版本,后处理用python语言和C++语言形式进行改写,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、RKNN、Horzion)
Python
127
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2

yolov8_rknn_Cplusplus

yolov8 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
C
88
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3

yolov10_rknn_Cplusplus

yolov10 瑞芯微 rknn 板端 C++部署,使用平台 rk3588。
C
54
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4

yolov10_onnx_rknn_horizon_tensorRT

yolov10 目标检测部署版本,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon),全网部署最简单、运行速度最快的部署方式(全网首发)。
Python
39
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5

yolov8pose_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov8pose 部署版本,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon)。
Python
36
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6

yolov8n_official_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov8n 部署版,基于官方的导出onnx脚本导出onnx模型,在不同平台上进行部署测试,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon)。
Python
32
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7

yolov7_caffe_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov7 部署版本,后处理用python语言和C++语言形式进行改写,便于移植不同平台(caffe、onnx、tensorRT、RKNN、Horzion)。
Python
31
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yolov8pose_rknn_Cplusplus

yolov8pose 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
C
29
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yolov8n_onnx_tensorRT_rknn_horizon_dfl

yolov8n 目标检测部署版本,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon),全网部署最简单、速度最快的部署方式。
Python
26
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10

yolov5p6_caffe_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov5_nano_p6 部署版本,后处理用python语言和C形式进行改写,便于移植不同平台caffe、onnx、tensorRT、rknn、horizon。
Python
24
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11

yolov8seg_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov8seg 部署版本,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon)。
Python
23
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12

yolov8n_rknn_Cplusplus_dfl

yolov8 瑞芯微 rknn 板端 C++部署,使用平台 rk3588,全网最简单、运行最快的部署方式。
C
21
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13

yolov8-obb_onnx_rknn_horizon_tensonRT

yolov8 旋转目标检测部署,瑞芯微RKNN芯片部署、地平线Horizon芯片部署、TensorRT部署
Python
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14

UNetMultiLane_onnx_tensorRT_rknn_horizon

UNetMultiLane 多车道线和车道线类型识别部署版本,测试不同平台部署(onnx、tensorRT、RKNN、Horzion),可识别所在的车道和车道线的类型。
Python
17
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15

yolov8seg_rknn_Cplusplus

yolov8seg 瑞芯微 rknn 板端 C++部署,使用平台 rk3588。
C
17
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16

yolop_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolop 部署版本,后处理用python语言以C++方式形式进行改写,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn)。
Python
12
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17

Ultra-Fast-Lane-Detection_caffe_onnx_horizon_rknn

Ultra-Fast-Lane-Detection 部署版本,后处理用进行改写,便于移植不同平台(caffe、onnx、RKNN、Horzion)。
Python
12
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18

yolov9_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov9 部署,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon),全网首个通用部署示例。
Python
11
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19

yolov8_tensorRT_Cplusplus

yolov8 tensorRT 的 C++部署。
C++
11
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yolov9_rknn_Cplusplus

yolov9 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
C
10
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21

DETR_onnx_tensorRT_V2

DETR tensor去除推理过程无用辅助头+fp16部署再次加速+解决转tensorrt 输出全为0问题的新方法。
Python
10
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22

FastSAM_onnx_rknn

FastSAM 部署版本,便于移植不同平,部署简单、运行速度快。
Python
10
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23

yolov8obb_rknn_Cplusplus

yolov8obb 旋转目标检测部署rknn的C++代码
C
9
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24

yoloworld-tensorRT-Cplusplus

C++
7
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yoloworld-rknn-Cplusplus

C
7
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26

yolov6n_v2.0_caffe_onnx_rknn

yolov6n 部署版本,后处理用python语言和C++语言形式进行改写,便于移植不同平台(caffe、onnx、rknn)
Python
6
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27

yolov8seg_dfl_rknn_Cplusplus

yolov8seg 瑞芯微 rknn 板端 C++部署,使用平台 rk3588,部署难度小,运行速度快。
C
6
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28

yolov8seg_onn_rknn_horizon_tensorRT_dfl

yolov8seg 部署版本,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon),全网部署最简单、速度最快的部署方式。
Python
6
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yoloworld-onnx-tensorRT-rknn-horizon

yoloworld 的onnx、tensorRT、rknn、horizon 部署,通用各种平台和芯片。
Python
6
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DETR_tensorRT_Cplusplus

DETR tensorRT C++部署。
C++
6
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DETR_onnx_tensorRT

DETR tensorRT 部署。
Python
6
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32

UNetMultiLane

UNetMultiLane 多车道线、车道线类型识别,自我学习使用,没有经过大量测试,不免有问题,不喜不扰。
Python
6
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UNetMultiLane_rknn_Cplusplus

UNetMultiLane 多车道线和车道线类型识别rknn部署C++代码
C
5
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yolov6n_caffe_onnx_tensorRT

yolov6n 部署版本,后处理用python语言和C++语言形式进行改写,便于移植不同平台(caffe、onnx、tensorRT)。
Python
5
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35

centernet3d_onnx_rknn_horizon_tensorRT

CenterNet3D 部署版本,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon)。
Python
5
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ssd_caffe_onnx_tensorRT

用python语言以C++的风格重写SSD的后处理,caffe、onnx、tensorRT三个版本
Python
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yolox_caffe_onnx_tensorRT

yolox 部署版本,后处理用python语言和C++语言形式进行改写,便于移植不同平台(caffe、onnx、tensorRT)。
Python
4
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cqu20160901

4
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39

plateRegress_caffe_onnx_tensorRT

车牌回归,caffe、onnx、tensorRT版本,不涉及训练过程,只涉及前向推理和移植
Python
4
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yolov8pose_dfl_rknn_Cplusplus

yolov8pose 部署版本,将DFL放在后处理中,部署rk3588.
C
4
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yolov8pose_onn_rknn_horizon_tensorRT_dfl

yolov8pose 部署版本,将DFL放在后处理中,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon),全网部署最简单、速度最快的部署方式。
Python
4
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CenterNet_rknn_Cplusplus

centernet 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
C
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FastSAM_rknn_Cplusplus

FastSAM 部署rknn C++ 代码
C
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yolov9_tensorRT_Cplusplus

yolov9 tensorRT C++部署。
C++
3
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FCOS_onnx

FCOS_onnx用python语言和C语言的风格进行进行了重写,便于不同平台进行移植。
Python
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DeepLabV3_pytorch_onnx_tensorRT

路面分割,pytorch、onnx、tensorRT版本,不涉及训练过程,只涉及前向推理移植
Python
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RFB_Face_caffe_onnx_tensorRT

RFB320_Face_Detector 部署版本(不涉及训练),后处理用python语言和C++语言形式进行改写,便于移植不同平台(caffe、onnx、tensorRT)。
Python
3
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CenterNet_onnx_rknn_horizon_tensorRT

CenterNet 部署版本,便于移植不同平台(onnx、tensorRT、rknn、Horizon)。本来想做基于CenterNet的单目3D目标检测,但觉得要先把centenet后处理手撸一遍,说干就干。
Python
3
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LPRNet_rknn_Cplusplus

车牌识别 LPRNet : License Plate Recognition via Deep Neural Networks 部署rk3588,C++实现。
C
2
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yolov11_tensorRT_postprocess_cuda

yolov11 的tensorRT C++ 部署,后处理使用cuda进行耗时操作。
C++
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RT-DETRv2_TensorRT_Cplusplus

RT-DETRv2 tensorrt C++ 部署
C++
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