Alternatives and similar repositories for MVS-RKNN

Users that are interested in MVS-RKNN are comparing it to the libraries listed below

• wzxzhuxi / rknn-3588-npu-yolo-accelerate
  rknn-3588部署yolov5，利用线程池实现npu推理加速；Deploying YOLOv5 on RKNN-3588, utilizing a thread pool to achieve NPU inference acceleration.
  ☆85Updated 8 months ago
• cqu20160901 / yolov8_rknn_Cplusplus
  yolov8 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
  ☆115Updated 2 years ago
• cqu20160901 / yolov8n_rknn_Cplusplus_dfl
  yolov8 瑞芯微 rknn 板端 C++部署，使用平台 rk3588，全网最简单、运行最快的部署方式。
  ☆40Updated 2 years ago
• cqu20160901 / yolov8n_onnx_tensorRT_rknn_horizon
  yolov8n 部署版本，后处理用python语言和C++语言形式进行改写，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、RKNN、Horzion）
  ☆158Updated 2 years ago
• cqu20160901 / yolov11_dfl_rknn_Cplusplus
  yolov11 瑞芯微 rknn 板端 C++部署，使用平台 rk3588。
  ☆80Updated 11 months ago
• shaoshengsong / rockchip_rknn_yolov5
  yolov5 detector using rockchip rknn in C++
  ☆43Updated 3 years ago
• cqu20160901 / yolov8n_onnx_tensorRT_rknn_horizon_dfl
  yolov8n 目标检测部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon），全网部署最简单、速度最快的部署方式。
  ☆47Updated last year
• aemior / yolov8n_rk3588
  ☆40Updated 2 years ago
• YYH-GPU / yolov11-yolov8-dnn-Classify-Detect-Obb-Pose-Seg
  使用Opencv中的DNN模块对YOLOv8的所有类型模型,YOLOV9目标检测模型,YOLO11全系列模型进行了推理
  ☆105Updated last year
• icetd / RkYoloRtspServer
  simple yolov5 rtspserver for rk3588
  ☆68Updated 8 months ago
• 455670288 / rknn-yolov8s-multi-thread-inference
  yolov8s在rk3588的推理部署，并使用多线程池并行npu推理加速
  ☆61Updated last year
• cqu20160901 / yolov8n_official_onnx_tensorRT_rknn_horizon
  yolov8n 部署版，基于官方的导出onnx脚本导出onnx模型，在不同平台上进行部署测试，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon）。
  ☆39Updated 2 years ago
• LittleRain626 / rknn_yolov5_3588_bytetrack
  ☆30Updated 3 years ago
• cqu20160901 / yolov10_rknn_Cplusplus
  yolov10 瑞芯微 rknn 板端 C++部署，使用平台 rk3588。
  ☆74Updated last year
• crab2rab / RKNN-YOLOV5-BatchInference-MultiThreading
  RKNN-YOLOV5-BatchInference-MultiThreadingYOLOV5多张图片多线程C++推理
  ☆22Updated 2 years ago
• cqu20160901 / yolov11_deploymethods
  yolov11（yolov8）尝试了7种不同的部署方法，并对每种方法的优势进行了简单总结。不同的平台、不同的时耗或CPU占用需求，总有一种方法是适用的。针对想入门部署的也是一个很好的参考学习资料。
  ☆49Updated last year
• shalvenlaw / OpenVINO_yolov8
  用OpenVINO对yolov8导出的onnx模型进行C++的推理, 任务包括图像分类, 目标识别和语义分割, 步骤包括图片前处理, 推理, NMS等
  ☆76Updated last year
• zhahoi / Nanodet-YoloV8-Pose-MeterReader
  使用Nanodet+YoloV8-Pose实现指针仪表的实时检测、高精度读数识别（借助ncnn框架）
  ☆210Updated last year
• crab2rab / MonocularDistanceDetect-YOLOV5-RKNN-CPP-MultiThread
  基于yolov5的C++单目摄像头测距
  ☆40Updated 2 years ago
• George-Hotz / yolov8_seg_tensorRT
  在Jetson AGX Xavier上部署yolov8-seg检测分割模型（带自适应低光照补偿）
  ☆51Updated 11 months ago
• twlelev / OpenVINO_CPP_YOLOX-YOLOV5-YOLOV8-YOLOV9
  C++ inference of YOLOX/YOLOV5/YOLOV8/YOLOV9 for OpenVINO,Support float32、float16 and int8.
  ☆70Updated last year
• MontaukLaw / yolov5_3588_multi_thread
  启动多线程, relu激活, 3588的yolo部署, 帧率150以上.
  ☆22Updated 2 years ago
• airockchip / ultralytics_yolo11
  ☆201Updated last year
• cqu20160901 / yolov11_onnx_rknn_tensorRT
  yolov11 部署版本，将DFL放在后处理中，便于移植不同平台。
  ☆52Updated last year
• littledeep / YOLOv5-RK3399Pro
  PyTorch-->ONNX-->RKNN
  ☆128Updated 3 years ago
• dacquaviva / yolov5-openvino-cpp-python
  Example of using ultralytics YOLOv5 with Openvino in C++ and Python.
  ☆65Updated 2 years ago
• yuunnn-w / rknn-cpp-yolo
  This project implements YOLOv11 inference on the RK3588 platform using the RKNN framework. With deep optimization of the official code an…
  ☆68Updated last year
• warren-wzw / Algorithm-deployment-template-of-each-platform
  边缘设备端算法部署模板框架（包括海思SS928、Hi3519 DV500；瑞芯微rv1126、rk588、比特大陆BM1684X）,部署项目包括yolov5、picodet、MNIST，包括优化加速教程
  ☆66Updated 7 months ago
• Qengineering / YoloV8-NPU
  YoloV8 NPU for the RK3566/68/88
  ☆83Updated last year
• yipenguin / work_rk_yolov5
  ☆25Updated 2 years ago