ultralytics/yolo-ios-app

解决的问题

该项目提供了一种在 iOS 和 iPadOS 设备上运行高性能 YOLO 视觉模型的方法。它能够在无需持续互联网连接或外部服务器的情况下，实现各种计算机视觉任务的实时、本地设备推理。

工作原理

该项目使用 Swift 和 Apple 的 Core ML 框架构建，可直接在 Apple Neural Engine (ANE) 和 GPU 上运行。支持 YOLO11 和 YOLO26 模型，后者采用无 NMS 设计以优化性能。项目以完整演示应用和轻量级 Swift 包两种形式提供，开发者可通过 Swift Package Manager 或 CocoaPods 将其集成到自己的应用中。

适用人群

• iOS 开发者：希望在应用中添加实时目标检测或分割功能的开发者。
• AI 研究人员/用户：希望使用原生应用在移动硬件上测试 YOLO 模型的用户。

主要亮点

• 多任务支持：支持目标检测、实例分割、语义分割、深度估计、分类、姿态估计以及定向边界框（OBB）检测。
• 高性能：在最新 iPhone 上实现约 30 FPS 的相机帧率实时推理。
• 零依赖：完全使用纯 Swift 和 Apple 的第一方框架构建。
• 灵活集成：提供即用型应用、Swift 库以及开发者示例应用。