inference

Rust 跑 YOLO,多后端加速,部署轻快

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 30 🐛 待处理 1 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 203
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

inference 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类计算机视觉
开发团队ultralytics
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Rust
技术栈/模型cli,computer-vision,coreml,cuda,depth-estimation,image-classification,inference,object-detection,onnx,onnxruntime,openvino,pose-estimation,rust,segmentation,semantic-segmentation,tensorrt,ultralytics,wasm,webgpu,yolo
GitHub 星标★ 203
上线时间2025-11-26 00:00:00
代码更新2026-10-24
仓库体积2.2 MB
本站数据更新2026-10-25
维护状态活跃
收录时间2026-10-25
浏览次数0

项目介绍

这是一个用 Rust 编写的高性能推理库,专注运行 Ultralytics YOLO 系列模型,底层基于 ONNX Runtime,并提供 CUDA、CoreML、OpenVINO 等多种硬件后端加速。项目同时提供命令行工具和 WebGPU/WASM 支持,目标是在不依赖 Python 运行时的情况下完成目标检测、图像分类、深度估计等计算机视觉任务,降低部署体积与启动开销,适合对性能和部署简洁性有要求的工程场景。核心能力包括:加载 ONNX 格式的 YOLO 模型并执行前向推理;通过统一接口切换 CPU 与 GPU 后端;以 CLI 方式快速验证模型效果;借助 WASM 在浏览器端运行推理。整体处于早期阶段,星标数不高,但技术路线清晰,面向 Rust 生态中缺少成熟视觉推理方案的空白。

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 2026-10-25 · 当前星标 ★ 203

核心亮点

  • 纯 Rust 实现,无需 Python 运行时,部署体积和启动开销小
  • 统一封装 ONNX Runtime 及 CUDA、CoreML、OpenVINO 等多种后端,切换成本低
  • 同时提供 CLI 和 WebGPU/WASM 路径,覆盖服务端与浏览器端推理场景

不足之处

  • 项目处于早期,星标较少,API 和文档稳定性有待观察
  • 主要围绕 Ultralytics YOLO 系列,对其他模型架构支持有限

适用场景

  • Rust 服务端集成目标检测能力
  • 浏览器端通过 WASM 运行轻量视觉模型
  • 在无 Python 环境的边缘设备上部署 YOLO 推理

替代项目

ort、tract、opencv

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