yolo

YOLO-Series

Instance Segmentation	Obb

Detection	Pose	Classification

Head Detection	Fall Detection	Trash Detection

YOLO-World	Face Parsing	FastSAM

Quick Start

# Your customized YOLOv8 model
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver v8 --num-classes 6 --model xxx.onnx  # YOLOv8

# Classify
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task classify --ver 5 --scale s --image-width 224 --image-height 224 --num-classes 1000 --use-imagenet-1k-classes # YOLOv5
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task classify --ver 8 --scale n --image-width 224 --image-height 224 --use-imagenet-1k-classes # YOLOv8 
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task classify --ver 11 --scale n --image-width 224 --image-height 224  # YOLO11 
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task classify --ver 12 --scale n --image-width 224 --image-height 224  # YOLOv12 

# Detect
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 5 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16  	# YOLOv5 
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 6 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16  	# YOLOv6
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 7 --scale t --use-coco-80-classes --dtype fp16  	# YOLOv7
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 8 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16  	# YOLOv8
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 9 --scale t --use-coco-80-classes --dtype fp16   # YOLOv9
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 10 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLOv10
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 11 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLO11
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 12 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLOv12
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 13 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLOv13
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task detect --ver 8 --model v8-s-world-v2-shoes.onnx  				# YOLOv8-world

# Pose
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task pose --ver 8 --scale n   # YOLOv8-Pose
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task pose --ver 11 --scale n  # YOLOv11-Pose

# Segment
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task segment --ver 5 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 		# YOLOv5-Segment
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task segment --ver 8 --scale n  --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLOv8-Segment
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task segment --ver 9 --scale c  --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLOv9-Segment
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task segment --ver 11 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLO11-Segment
cargo run -r -F vision --example yolo -- --task segment --ver 12 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 	# YOLOv12-Segment

# Obb
cargo run -r -F vision --example yolo -- --ver 8 --task obb --scale n --image-width 1024 --image-height 1024 --source images/dota.png  # YOLOv8-Obb
cargo run -r -F vision --example yolo -- --ver 11 --task obb --scale n --image-width 1024 --image-height 1024 --source images/dota.png  # YOLOv11-Obb

cargo run -r -F vision --example yolo -- --help for more config

GPU Acceleration

For NVIDIA GPU acceleration, use the following features:

# CUDA for both model and image processor
cargo run -r -F cuda-full --example yolo -- --task detect --ver 8 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 --device cuda:0 --processor-device cuda:0

# TensorRT for model, CUDA for image processor
cargo run -r -F tensorrt-full --example yolo -- --task detect --ver 8 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp32 --device tensorrt:0 --processor-device cuda:0

# TensorRT for model, CPU for image processor
cargo run -r -F tensorrt --example yolo -- --task detect --ver 8 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp32 --device tensorrt:0 --processor-device cpu

# CUDA for model only, CPU for image processor
cargo run -r -F cuda --example yolo -- --task detect --ver 8 --scale n --use-coco-80-classes --dtype fp16 --device cuda:0 --processor-device cpu

Note: Use cuda-full or tensorrt-full for GPU-accelerated image processing. Use cuda or tensorrt for model-only acceleration.

Other YOLOv8 Solution Models

Model	Weights
Face-Landmark Detection	yolov8-n-face(pose)
Head Detection	yolov8-head(detect)
Fall Detection	yolov8-falldown(detect)
Trash Detection	yolov8-plastic-bag(detect)
FaceParsing	yolov8-face-parsing-seg(segment)