Popular GitHub Repositories for Opencv Dnn

用opencv的dnn模块做yolov5目标检测，包含C++和Python两个版本的程序

使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP，可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测，三项视觉感知任务，包含C++和Python两种版本的程序实现。本套程序只依赖opencv库就可以运行， 从而彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。

使用OpenCV部署YOLOX，支持YOLOX-S、YOLOX-M、YOLOX-L、YOLOX-X、YOLOX-Darknet53五种结构，包含C++和Python两种版本的程序

用opencv的dnn模块做yolov5目标检测，包含C++和Python两个版本的程序，优化后的

用opencv部署nanodet目标检测，包含C++和Python两种版本程序的实现

Use the Intel D435 real-sensing camera to realize target detection based on the Yolov3 framework under the Opencv DNN framework, and realize the 3D positioning of the Objection according to the depth information. Real-time display of the coordinates in the camera coordinate system.ADD--Using Yolov5 By TensorRT model,AGX-Xavier,RealTime Object Detection

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOPV2目标检测+可驾驶区域分割+车道线分割，一共包含54个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序。仅仅只依赖OpenCV就能运行，彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。

Inference YOLO-NAS ONNX model

yolov5检测人脸和关键点，只依赖opencv库就可以运行，程序包含C++和Python两个版本的

一种适合工业级应用的基于深度学习的实时人脸检测与识别算法的C++实现，仅仅只依赖opencv库

使用OpenCV部署HybridNets，同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割，三项视觉感知任务，包含C++和Python两种版本的程序实现。本套程序只依赖opencv库就可以运行， 彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署DIS高精度图像二类分割，包含C++和Python两种版本的程序

An CPP library for object detection with full processing using OpenCV DNN (for ONNX) on YOLO-NAS model.

Text recognition with Pytorch(CRNN). Provided Onnx model.