yolo-inference

一套代码跑通十余代 YOLO 推理

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 44 🐛 待处理 8 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 213
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

yolo-inference 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taifyang
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AGPL-3.0
主要语言C++
GitHub 星标★ 213
上线时间2023-11-26 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-11-08
浏览次数0

项目介绍

yolo-inference 是一个用 C++ 和 Python 实现的 YOLO 系列目标检测推理项目,覆盖从 YOLOv3、v4、v5、v6、v7、v8、v9、v10、v11、v12、v13 到 YOLO26 的多个版本。它解决的核心问题是:不同 YOLO 版本通常依赖各自的训练框架和推理脚本,工程落地时需要反复适配;该项目提供统一的 C++ 与 Python 推理入口,便于在同一套代码结构下加载不同版本的模型并完成前向推理。核心能力包括多版本模型兼容、C++ 高性能推理与 Python 快速验证双语言支持,适合需要把检测模型部署到本地服务或边缘设备的开发者作为参考实现和集成起点。项目体量较小、处于早期阶段,更偏向推理流程的示例与骨架,而非完整的产品级推理引擎。

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 2026-11-08 · 当前星标 ★ 213

核心亮点

  • 覆盖 YOLOv3 到 YOLO26 共十余个版本,版本跨度大,便于横向对比和迁移
  • 同时提供 C++ 与 Python 实现,兼顾部署性能与快速验证
  • 代码结构相对轻量,适合作为自研推理模块的参考骨架

不足之处

  • 项目星标较少、处于早期,文档与示例完善度有限
  • 未针对特定硬件做深度优化,性能表现需自行验证

适用场景

  • 在 C++ 服务中集成目标检测能力
  • 快速验证不同 YOLO 版本的推理效果
  • 为自研推理引擎提供多版本适配参考

替代项目

tensorrtx、onnxruntime、ultralytics

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