YOLOX-ROS

把 YOLOX 检测模型一键接入 ROS2 机器人

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 65 🐛 待处理 5 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 327
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自行部署

项目预览

YOLOX-ROS 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队Ar-Ray-code
GitHubhttps://github.com/Ar-Ray-code/YOLOX-ROS
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言C++
技术栈/模型humble,object-detection,onnxruntime,opencv,openvino,ros2,tensorrt,tflite,yolox
GitHub 星标★ 327
上线时间2021-07-22 00:00:00
代码更新2026-10-27
仓库体积22.4 MB
本站数据更新2026-10-28
维护状态活跃
收录时间2026-10-28
浏览次数0

项目介绍

YOLOX-ROS 是把 YOLOX 目标检测模型封装成 ROS2 节点的开源包，主要用 C++ 实现。它解决的是机器人项目里检测模型与 ROS2 通信框架对接繁琐的问题：开发者不必自己写图像订阅、推理、结果发布和可视化代码，直接启动节点即可在 ROS2 话题流中做目标检测。核心能力包括支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、TFLite 等多种推理后端，可按硬件选择 CPU、GPU 或边缘加速；订阅 ROS2 图像话题，发布带类别、置信度和包围框的检测结果，并支持检测框可视化。项目面向 ROS2 Humble 等版本，适合移动机器人、无人车、机械臂视觉等需要实时感知的场景，代码结构清晰，便于替换模型和二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-28 · 当前星标 ★ 327

核心亮点

  • 同时支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、TFLite 多种后端，可按硬件灵活切换
  • 纯 C++ 实现，推理链路轻量，适合部署在算力有限的机器人平台
  • 直接对接 ROS2 图像话题并发布检测结果，省去自写节点和消息转换的重复工作

不足之处

  • 仅支持 C++，没有 Python 接口，Python 技术栈用户接入成本较高
  • 文档和示例相对有限，模型导出、后端配置等环节需要一定 ROS2 与推理框架经验

适用场景

  • 移动机器人实时障碍物与行人检测
  • 无人车或 AGV 的视觉感知模块
  • 机械臂抓取前的目标识别与定位

替代项目

ros2_yolo、yolov5_ros、darknet_ros

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