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。
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。
开源多模态大模型家族，视觉语言能力接近 GPT-4o，支持图像分类、图文检索、语义分割和视频理解等任务。
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。
PyTorch 上的 Grad-CAM 系列可视化工具，支持 CNN 和 Vision Transformer，可用于分类、检测、分割、图像相似度等任务的模型可解释性分析。
跨平台机器学习框架，提供可定制的视觉、音频等实时流媒体处理方案，方便在移动端和桌面端搭建低延迟推理管线。
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。
面向 NVIDIA Jetson 嵌入式设备的深度学习推理部署指南，用 TensorRT 加速图像识别等视觉任务，配套教程和预训练模型开箱即用。
收录最全的 PyTorch 图像骨干网络合集，涵盖 ResNet、ViT、ConvNeXt 等主流模型，自带训练、评估、推理和导出脚本及预训练权重，省去自己搭网络和找权重的麻烦。
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。
HuggingFace Transformers 库的实战教程合集，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、GPT-2、LayoutLM、ViT 等模型的微调与推理，适合边跑边学。
Python 图像处理算法库，提供滤波、分割、形态学、特征检测等常用算法，适合科研与工程中快速实现图像分析流程。
面向图像、视频、音频和 3D 数据的开源标注平台，支持 AI 辅助标注、质量校验、团队协作和开发者 API，适合构建计算机视觉数据集。
用 PyTorch 实现的 Vision Transformer（ViT），只需一个 Transformer 编码器就能在图像分类任务上达到 SOTA，代码简洁易读，适合快速复现和二次开发。
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。
面向手机端的高性能神经网络推理框架，针对 ARM 平台深度优化，让 Caffe、ONNX 等模型能在 Android/iOS 上低延迟运行。
汇总 CVPR 2026 录用论文及其配套开源代码，方便计算机视觉研究者快速找到带实现的新工作并跟进复现。