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。
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。
高性能无锚框 YOLO 目标检测器，精度超过 YOLOv3~v5，支持 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 和 OpenVINO 多后端部署。
一份持续更新的异常检测资源大全，汇总书籍、论文、视频和工具箱，覆盖传统方法与最新的 LLM、VLM 工作，适合快速入门和跟进前沿。
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。
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。
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。
开箱即用的全栈监控平台，秒级采集指标并自动告警，内置机器学习异常检测，小团队也能低成本搭建可观测性。
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。
本地运行的网络录像机，接入 IP 摄像头后实时做目标检测，识别到人、车等对象再触发录像和 MQTT 通知，画面不出家门。
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。
一套开箱即用的 2D/3D 人脸分析算法库，集成 ArcFace、RetinaFace 等模型，覆盖人脸检测、对齐、识别和年龄估计，支持 PyTorch、MXNet 等多后端。
基于 Chromium 源码级指纹补丁的隐身浏览器，可直接替换 Playwright，用于绕过 Cloudflare 等机器人检测与验证码，适合自动化采集和 AI Agent 场景。
配套 B 站视频教程的深度学习图像处理实战代码库，用 PyTorch 和 TensorFlow2 覆盖图像分类、目标检测与分割的完整训练流程。
用 Rust 写的无头浏览器，专为 AI Agent 和网页抓取设计，自带反检测能力，能绕过网站对自动化浏览器的识别。
让 AirPods 在 Android 和 Linux 上也能用的逆向工程工具，支持电量监控、入耳检测、助听器模式和对话感知等原生功能。
Fast and flexible image augmentation library. Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125
一款用 Go 写的安全扫描器，能查容器镜像、Kubernetes、代码仓库和云环境里的漏洞、配置错误和泄露密钥，还能生成 SBOM。
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。
自托管的个人仪表盘，把常用服务和书签集中到一个页面，带状态检测、小组件、主题和可视化编辑器，适合家庭实验室和团队首页。
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。
开源的入侵检测与防御系统，兼做 WAF 和机器人识别，靠社区共享的恶意 IP 黑名单帮你在 Linux、Windows、容器和 K8s 上自动封禁攻击源。
定制版 Selenium Chromedriver，开箱即用，能绕过 CloudFlare、Distil、Imperva 等主流反爬和机器人检测系统，适合做浏览器自动化时被拦截的场景。
用深度学习快速准确地识别文件真实类型，不依赖扩展名，支持 MIME 检测，Rust 实现，可嵌入各类应用做内容安全与文件分类。
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。
扫描 Git 仓库和提交历史，自动找出硬编码的密钥、令牌等敏感信息，帮你在 CI/CD 流程里提前拦截泄露风险。
把文档网站、GitHub 仓库和 PDF 自动转成 Claude AI 技能包，并检测内容冲突，省去手工整理知识库的麻烦。
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。
给 AI 代理用的隐身无头浏览器，能绕过 Cloudflare 和反爬检测，可直接替换 Puppeteer/Playwright。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。
预训练的企业级语音活动检测（VAD）模型，能精准切分音频中的说话段与静音段，支持 ONNX 和 PyTorch 部署，适合语音识别、语音指令等场景的前置处理。
基于 PyTorch 的说话人日志神经网络组件库，提供语音活动检测、说话人变化检测、重叠语音检测和说话人嵌入等预训练模块，方便搭建说话人分离与识别流程。
微软开源的 PII 检测与脱敏框架，能从文本、图像和结构化数据中识别并匿名化姓名、电话等敏感信息，支持 NLP 与正则规则组合的自定义流水线。
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。
多核友好的 C++ 刚体物理与碰撞检测库，专为游戏和 VR 场景设计，已被《地平线：西之绝境》等 3A 大作采用。
自动检测和修复真实数据集中标签错误、异常样本等质量问题，帮你在训练前把脏数据清理干净，提升模型效果。
跨平台文件类型识别工具，通过签名、熵值和结构分析判断二进制文件格式，常用于恶意软件分析与逆向工程。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
多语种语音理解模型，一次推理就能完成中英日韩粤语音识别、语种判别、情绪识别和音频事件检测，适合做语音交互与音频分析。
Meta 开源的 SAM 2 图像与视频通用分割模型，提供推理代码、预训练权重下载和示例 notebook，可对任意画面中的物体做可提示分割与视频目标跟踪。