概要

Deepstream-Box（DBox）は、NVIDIA DeepStream を核にした「Out-of-the-box」型のAIデプロイメントツールです。CUDA ベースで高速な推論を前提とし、yolo26、yolo-master、yolo11、yolov8 といった YOLO 系列、SAM（Segment Anything Model）、Transformer ベースのモジュールなどを組み合わせた汎用的な推論パイプラインを提供します。設定は config フォルダ内の .txt を編集するだけで実行可能にすることを目標とし、モデルの変換・組み込み・スケールアウトを容易にするための設計がされています。プロジェクトは軽量で、実験からプロトタイプのデプロイまでの流れを短縮することを狙いとしています。

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 20
ファイル数: 10
メインの言語: Cuda

主な特徴

設定駆動（config/*.txt）でワンコマンド実行できる簡潔な運用フロー
DeepStream と CUDA を活用した高効率な推論パイプライン
YOLO 系列（複数バージョン）や SAM、Transformer の組み合わせをサポート
モデルデプロイの拡張性を意識した構成でカスタムモデルの導入が容易

技術的なポイント

Deepstream-Box は NVIDIA DeepStream のパイプライン設計思想を活かしつつ、CUDA を駆使した最適化を前提に作られています。主な技術観点は以下の通りです。

設定駆動のパイプライン構築: 設定ファイル（.txt）を編集することで、入力ソース（カメラ、動画、RTSP 等）や使用する検出/セグメンテーションモデル、後処理の挙動を柔軟に切り替えられるため、コードレベルの改修を最小限に留められます。これにより運用時の再現性と迅速なプロトタイピングが可能です。
モデル統合と互換性: YOLO 系モデル（yolo26、yolo-master、yolo11、yolov8 など）をはじめ、セグメンテーションや Transformer ベースのモジュールを一つのパイプラインで扱えるように設計されています。DeepStream と TensorRT の組み合わせで ONNX→TensorRT 変換や最適化を行い、推論速度とメモリ効率を向上させることが想定されます。
CUDA／TensorRT による高速化: メイン言語が Cuda であることから、カスタム CUDA カーネルや最適化された前処理・後処理を含めた低レイテンシ実行が可能です。DeepStream のバッチ処理・GPU バッファ管理と連携して高スループットなストリーム処理を実現します。
拡張性と運用性: リポジトリ構成は比較的シンプルで、.clang-format、.pre-commit-config.yaml を含む開発ツールが整備されています。これによりコード品質を保ちながら機能追加やカスタムモデルの導入がしやすく、複数のモデルやケースに対するスケーリングも視野に入れた作りになっています。

以上の点から、Deepstream-Box は研究〜実運用に渡る「実践的」なデプロイメント基盤を目指しており、特に NVIDIA ハードウェア環境での高速推論を必要とする場面に適しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.clang-format: file
.pre-commit-config.yaml: file
LICENSE.md: file
README.md: file
config: dir

…他 5 ファイル

（config フォルダに各種モデルの設定やパイプラインのパラメータが格納されている想定で、ここを編集することで動作を切り替えます。）

まとめ

Deepstream-Box は DeepStream と CUDA を活用した、設定ベースで素早くデプロイできる実践的なAI推論基盤です（約50字）。

リポジトリ情報：

名前: Deepstream-Box
説明: deepstream + cuda，yolo26，yolo-master，yolo11，yolov8，sam，transformer, etc.
スター数: 3
言語: Cuda
URL: https://github.com/ppogg/Deepstream-Box
オーナー: ppogg
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/82716366?v=4

READMEの抜粋：

Deepstream-Box: DBox, Out-of-the-box AI deployment tool

Why not make the deployment process simpler and more efficient?

For a long time, the author has been committed to developing a more efficient deployment platform, and DeepStreamX has emerged as the times require against this backdrop.

Clarity: Configure the .txt files in the config folder, and you can run the program with one click.
Scalability: Follow the operation guidelines, and you can quickly deploy custom models. -…

Deepstream-Box（ディープストリーム・ボックス）