【大家的项目】yolo-tonic: 实时物体检测

yolo-tonic: 实时物体检测

这个项目实现了实时物体检测，作者开发这个项目的目的是探测 Rust 在机器学习和推理方面的性能表现。具体包含以下组件：

1. 使用 YOLO v8 模型进行检测。这是最新版本的 YOLO 物体检测模型

2. 使用 Rust 编写的 gRPC 服务（基于 Tonic 和 Ort）来进行推理

3. 基于 Axum 的中间件，用于：

• 从网络摄像头或文件中流式传输视频

• 收集预测结果

• 通过 HTTP 提供服务

同时提供了一个简单的 HTML 页面，可以实时显示从网络摄像头捕获的检测结果。

Github 仓库：https://github.com/jordandelbar/yolo-tonic

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