
neuriplo-infer
一个 C++ 程序跑通检测分割分类光流多任务
neuriplo-infer 是一个用 C++ 编写的计算机视觉推理应用,目标是把多种视觉任务的推理流程统一到一个可复用的工程里。它支持分类、目标检测、实例分割、光流等任务,集成了 YOLO、RT-DETR、RF-DETR、DEIM、DFINE、ViT、RAFT 等主流模型,并允许切换不同推理后端。对于需要在 C++ 环境中落地视觉模型的开发者,它省去了为每个模型单独搭建前后处理、张量转换和推理调用的重复工作,提供相对一致的调用接口。项目当前星标约 106,属于早期阶段,适合作为多任务推理框架的参考实现或二次开发起点,尤其适合嵌入式、桌面端或对 Python 依赖敏感的场景。
开源
free
计算机视觉
GitHub 星标
★ 106
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类计算机视觉
开发团队olibartfast
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C++
技术栈/模型classification,deim,dfine,instance-segmentation,object-detection,raft,rf-detr,rt-detr,vit,yolo
GitHub 星标★ 106
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2018-04-14 00:00:00
最近更新2026-09-14 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-18
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 统一 C++ 接口覆盖分类、检测、实例分割、光流等多类任务,减少重复集成成本
- 模型支持面广,涵盖 YOLO、RT-DETR、RF-DETR、DEIM、DFINE、ViT、RAFT 等主流结构
- 支持多推理后端切换,便于在不同硬件或部署环境间迁移
不足之处
- 项目处于早期,星标和社区规模有限,长期维护与更新频率待观察
- 文档与示例可能不够完整,新模型接入和自定义后端需要阅读源码
适用场景
- 在 C++ 桌面或服务端程序中集成目标检测与实例分割能力
- 为嵌入式或边缘设备部署多任务视觉推理管线
- 作为多模型、多后端推理框架的学习与二次开发基础
替代项目
OpenCV DNN、ONNX Runtime、TensorRT
项目介绍
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