Ultralytics YOLO 系列模型（v8-v12）全面集成至 ROS 2，打造多功能视觉感知工具包，支持多维度目标检测与跟踪。

• 支持主流 ROS 2 发行版（Foxy、Galactic、Humble、Iron、Jazzy、Kilted、Rolling），适配广泛机器人应用场景
• 集成多项视觉任务：目标检测、目标跟踪、实例分割、人体关键点估计、定向边界框（OBB）及基于深度图的 3D 目标检测与人体姿态估计
• 兼容 Ultralytics YOLOv3 至 YOLOv12 及 YOLO-World、YOLOE 等多种模型，灵活满足不同精度与速度需求
• 高度可配置参数体系，支持 GPU/CUDA 加速、半精度推理、测试时增强、类别无关 NMS、多分辨率输入等，优化检测性能与资源占用
• 支持 Lifecycle Nodes，智能管理模型加载与订阅状态，降低空闲时资源消耗，提升系统稳定性与响应速度
• 提供 Docker 镜像，简化部署与运行环境配置，支持 NVIDIA GPU 容器加速
• 丰富示例演示覆盖标准检测、实例分割、2D/3D 人体姿态估计，助力快速验证与二次开发
• 通过深度图与实例掩码精准筛选三维边界框，提升空间定位的准确性和实时感知能力
• 开源GPL-3.0许可，适合科研、工业和机器人领域长期应用与迭代扩展

精准、高效、全面的视觉感知框架，助力 ROS 2 机器人实现环境理解与交互智能化。

🔗 github.com/mgonzs13/yolo_ros
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