GeneralistYOLO开源项目 – 实时多任务视觉语言模型

VILA 是一个开源视觉语言模型 (VLM) 系列，旨在优化效率和准确性，适用于边缘、数据中心和云计算环境。它采用交错图像-文本预训练方法，支持多图像处理，并具有强大的上下文学习能力，能够快速学习新概念。VILA 在视频理解、多图像推理等任务中表现出色，广泛应用于研究和工业领域。

Vary-toy 是一个由旷视、国科大、华中大的研究人员共同开发的小型视觉语言模型，参数量为1.8B，能够在消费级显卡（如1080Ti）上训练和运行。它支持多种视觉语言任务，包括处理图片中的文字、图表、公式，以及对象检测、图像描述、视觉问答等，同时支持中英文。通过改进的视觉词汇表增强视觉感知能力，Vary-toy在多个数据集上的表现与7B级模型相当甚至更好，且计算开销更低。

Detectron2是一个开源的PyTorch视觉库，专注于目标检测和实例分割等任务。它在训练速度上较传统方案提升了40%，并在COCO数据集上实现了57.9%的mAP指标。该库支持分布式训练优化、实时推理加速和可扩展架构，适用于多种应用场景。

YOLOX-M1-Mac是一款高性能的无锚点YOLO模型，性能超越yolov3~v5，支持MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn和OpenVINO等多种框架，特别针对M1 Mac进行了优化。

一个将Transformers与YOLO及其他单阶段检测器(SSD)结合的深度学习框架，提供高性能推理和便捷的CLI接口。支持D-FINE等先进模型，具备视频流推理、自动分布式训练等特性。适用于需要transformer增强的目标检测任务，提供Python API和Docker部署支持。

Model Zoo for MindSpore 是一个为MindSpore深度学习框架提供预训练模型和示例的仓库。它包含了多种深度学习任务的模型，如图像分类、目标检测和自然语言处理等，支持用户快速集成到MindSpore框架中。该仓库定期更新，提供详细的文档和使用示例，帮助用户更好地理解和使用这些模型。

YOLOE是一个实时高效的目标检测与分割模型，支持文本、视觉和无提示三种模式，具有卓越的零样本文本提示性能，训练成本降低3倍，推理速度快，YOLOE-v8-S在LVIS上的AP达到27.9，速度提升1.4倍。

FLYCV是PaddlePaddle开发的高性能计算视觉系统，类似OpenCV但更轻量、性能更高。它在ARM架构下进行了大量优化，提供细粒度的编译选项控制，支持自定义命名空间，解决相同依赖库冲突问题，并支持多种主流操作系统，包括Android、ARMLinux、macOS（x86 & arm）、Windows、iOS。

Timm是一个开源的计算机视觉库，专注于提供高效且易用的深度学习模型，涵盖了图像分类、目标检测、语义分割等任务，支持多种预训练的模型，广泛应用于各类视觉任务。

Salient Extract是一个基于yoloV8深度学习模型的显著目标提取工具，能够高效提取图像中的显著特征，支持多种输入图像格式，并能与其他计算机视觉任务结合使用。

YOLOAir是一个基于PyTorch的YOLO检测算法组合工具箱，支持多种YOLO算法，包括YOLOv5、YOLOv7、Transformer、YOLOX、YOLOR等。该项目提供了改进的骨干网络、头部、损失函数、IoU、NMS等模块，并基于YOLOv5的原始版本进行扩展和优化。其模块化设计便于组合和定制网络结构，适用于目标检测任务的快速部署和测试。

Lobe 是一款免费且易于使用的应用程序，用户可以训练自定义机器学习模型并将其融入自己的应用中。它提供了可视化编程界面，支持多种任务，如图像分类、目标检测和数据分类。用户只需下载应用，收集并标记图像或数据，Lobe 会基于标记的示例自动训练模型，用户可以使用摄像头或图像来测试模型，并在改进预测后将其导出到应用中进行部署。

MILS是由Meta AI开发的创新框架，通过结合大型语言模型（LLM）的推理能力和现有多模态模型，实现零样本多模态学习。它无需额外训练即可处理图像、视频和音频数据，在描述任务中达到最先进水平，并支持媒体生成和跨模态运算。

DEIM 是一个先进的训练框架，旨在增强 DETR（Detection Transformer）中的匹配机制，从而实现更快的收敛速度和更高的检测精度。该项目为实时目标检测领域的研究和应用提供了坚实的基础，并已在 CVPR 2025 上发表。DEIM 提供了多种预训练模型，包括 DEIM-D-FINE 和 DEIM-RT-DETRv2，适用于不同的计算资源和性能需求。

Hiera是一个层次化视觉变换器，专注于视觉任务，优化性能并避免不必要的复杂性。