FP-DETR是一个通过全预训练提高目标检测准确性的检测变换器。
RT-DETR（Real-time DEtection Transformer）是一种在速度和准确率方面均超越YOLO系列的先进物体检测模型，旨在提升计算机视觉任务的效率和效果。该模型采用高效的混合编码器和不确定性最小查询选择方法，支持灵活的速度调整和多尺度特征处理，在COCO数据集上表现出色。
DAIR-V2X是一个用于车辆与基础设施合作的3D物体检测的大规模数据集，旨在推动智能交通系统的发展，提供丰富的场景和多样的标签，以支持研究和应用。
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。
ArcNerf是一个由多种尖端NeRF技术构成的框架，具备新视角渲染和对象提取等实用功能，支持高效模型训练和灵活架构设计。
Track Anything 是一个高效的目标跟踪项目，旨在实现视频中物体的准确跟踪与抠图，具有出色的实时性能和用户友好的界面。
