基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。
基于飞桨的目标检测工具库，覆盖检测、实例分割、多目标跟踪和实时多人关键点检测，提供从训练到部署的完整流程。
一套可复用的计算机视觉工具库，提供目标检测、实例分割、分类等任务的标注处理、指标计算与可视化组件，帮开发者省去重复造轮子的时间。
基于 PyTorch 的目标检测工具箱与基准库，集成了 Faster R-CNN、DETR、Grounding DINO 等主流模型，方便训练、评测和复现检测与分割算法。
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。
YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。
Detectron2 是 Facebook 开源的目标检测与分割平台，提供模块化架构和丰富预训练模型，方便快速搭建和训练视觉识别任务。
…LOv8-Seg, YOLO26-Seg - 姿态估计 : YOLO26-Pose, RTMO - 实例分割 : YOLO26-Sem - OBB : YOLO26-OBB - 分类 : YOLO26-Cls - 深度估计 : Depth-Anything V1/V2 - 车道检测 : LaneATT, CLRNet, CLRerNet
…一键调用 ](docs/paddlex/quick start.md)：将通用目标检测、小目标检测、实例分割、关键点检测和旋转框目标检测涉及的 67个模型 整合为5条模型产线，通过极简的 Python API一键调用 ，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、图像分割、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计 240+模
📣最新进展 - 🔥2024.10.1 添加目标检测、实例分割领域一站式全流程开发能力 : 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleDetection的先进技术，支持了目标检测领域的 一站式全流程 开发能力： 🎨 [ 模型丰富一键调用 ](docs/paddlex/quick start.md)：将通用目标检测、小目标检测
…large - 新增多目标跟踪算法CenterTrack - 新增旋转框检测算法FCOSR - 新增实例分割算法QueryInst - 新增3D关键点检测算法Metro3d - 新增模型蒸馏算法FGD，LD，CWD，新增PP-YOLOE+模型蒸馏，精度提升1.1 mAP - 新增半监督检测算法 DenseTeacher，并适配PP-YOL