视觉与 3D
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RF-DETR 是 Roboflow 推出的实时目标检测与实例分割模型架构，在 COCO 上达到 SOTA，适合直接微调落地。
一套可直接在 Colab 跑的计算机视觉教程合集，覆盖 ResNet 到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等模型，帮你快速上手训练、微调与推理。
医学影像分割的深度学习工具箱，开箱即用，能自动配置训练流程，在 CT、MRI 等 3D 数据上达到竞赛级精度。
追踪 3D Gaussian Splatting 研究进展的论文与资源精选列表，帮你在快速爆发的 3DGS 领域里快速找到关键工作和实现代码。
提供可插拔的 Python 和 C++ 多目标跟踪模块，集成 BoT-SORT、ByteTrack、OC-SORT 等 SOTA 算法，支持轴对齐与旋转框跟踪。
单张图片就能快速重建出 3D 物体模型的前馈生成模型，适合需要批量产出 3D 资产的场景。
多视图几何 C++ 库，为三维计算机视觉和运动恢复结构（SfM）提供基础算法，可做摄影测量与三维重建。
基于飞桨的一站式开发工具，把分类、检测、分割、OCR、语音识别等任务封装成流水线，支持训练到部署全流程。
把文字描述直接变成可编辑的 3D 模型和 CAD 设计，省去从零建模的麻烦，适合 3D 打印和快速原型场景。
开源的三维网格处理系统，支持网格编辑、简化、重建和点云处理，适合处理扫描或打印前的 3D 模型。
用 CUDA 加速高斯泼溅光栅化，让 3D 高斯场景的训练和渲染跑得更快，适合做三维重建与实时渲染。
把超大图像切成小块做切片推理，再拼回完整结果，兼容任意检测/分割模型，还带交互式界面和误差分析图。
面向体育场景的计算机视觉工具库，提供足球等运动的检测、关键点识别与图像嵌入能力，可直接用于球员追踪和赛事数据分析。
用 Rust 实现的 3D 重建与高斯泼溅训练工具，让普通显卡也能跑三维重建，降低使用门槛。
基于 PyTorch 的 3D 深度学习加速库，提供可微渲染、光照、相机 API 和物理仿真等模块，帮研究者快速搭建 3D 重建与神经渲染实验。
一套用于评估目标检测算法的常用指标实现，支持计算 AP、mAP 和 PR 曲线，兼容 Pascal VOC 等标注格式。
基于 Keras 实现的 U-Net 图像分割模型，提供训练与推理代码，适合医学影像等像素级分割任务的快速复现与二次开发。
面向机器人与无人机的激光雷达-惯性-视觉紧耦合里程计，实时输出高精度位姿与彩色点云，支撑三维重建与SLAM。
OBS 直播/录屏插件，用 ONNX Runtime 做实时人像背景分割，一键抠掉摄像头背景换成任意画面。
极快的 C++/CUDA 神经网络框架，专为 MLP 等小网络在 GPU 上训练和推理加速，常用于 NeRF 等实时渲染场景。
Google ML Kit 的官方示例集合，提供 Android 和 iOS 上条码扫描、人脸检测、图像标注、语言识别等 API 的现成代码，方便开发者快速集成。
用 Segment Anything 模型对遥感影像等地理空间数据做交互式分割的 Python 包，省去自己搭建分割流程的麻烦。
开源的多视图立体视觉重建库，把稀疏点云补成稠密点云、网格和纹理模型，是三维重建流水线里做稠密重建的常用组件。
RTAB-Map 是一套基于外观的 SLAM 库和独立应用，支持视觉与 3D 激光建图、定位和回环检测，可在 ROS、Android、iOS 等平台运行。