detectron2-ResNeSt开源项目 – 集成ResNeSt的检测框架

Leap Touch 是一个人工智能工具，旨在简化自定义模型的训练和照片生成过程。用户只需创建账户，上传训练数据，选择所需的模型架构，配置训练参数，然后启动训练过程。一旦模型训练完成，用户可以通过提供输入参数或使用预训练模型来生成照片。

Google Cloud Vision AI 是一款先进的人工智能工具，能够帮助开发者和企业理解和分析图像内容。利用谷歌的机器学习模型，Vision AI 提供了一套全面的图像分析服务，能够将图像分类到数千个类别，识别文本，检测物体等，彻底改变了与视觉数据的互动方式。

Bisheng是一款领先的开源AI大模型应用开发平台，赋能和加速大模型应用开发落地，帮助用户以最佳体验进入下一代应用开发模式。

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。

gradio_image_annotator 是一个基于 Gradio 的图像标注组件，专门用于在图像上添加和编辑边框，适用于图像目标检测和标注场景。它提供了丰富的功能，帮助用户高效地进行图像标注和处理。

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。

GroupMixFormer是一种高效神经网络架构，基于Group-Mix Attention机制，旨在显著提升各种视觉任务的性能，特别是在图像分类、目标检测和语义分割等领域。

一个魔改版的llama2.c，旨在利用1998年的计算机硬件（Intel Pentium II CPU + 128MB RAM）在Windows 98系统上运行大模型。

Modular Diffusion 是一个易于使用的模块化 API，旨在使用 PyTorch 设计和训练自定义扩散模型，适合多种应用场景，包括图像生成和去噪处理。

GeneralistYOLO是一个实时多任务视觉语言模型，能够一站式解决多种视觉任务。该模型在MS COCO数据集上表现出色，目标检测AP达到52.4%，实例分割AP达到43.0%。此外，该模型具有高效的实时性能，在640尺寸下FLOPs仅为122.2G。

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。

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。

Computer Vision Recipes 是一个专注于计算机视觉领域的项目，提供了最佳实践、丰富的代码示例和详细的文档支持。它涵盖了多种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，旨在帮助开发者快速实现和集成计算机视觉解决方案。项目易于上手和扩展，适用于学习、开发、原型设计、教育培训以及现有项目的集成。

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。

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。