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 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。
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。
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。
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。
用 TensorRT 网络定义 API 手写实现 YOLO、ResNet、Swin Transformer 等主流深度学习模型，并附 C++ 推理代码，方便直接部署到 NVIDIA GPU。
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。
把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。
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。
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。
用 Go 语言调用 OpenCV 做计算机视觉的封装库，支持 DNN 推理、CUDA 加速、OpenVINO 和扩展模块，省去写 C++ 胶水代码的麻烦。
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。
把屏幕截图解析成结构化元素，让纯视觉 GUI Agent 能识别界面上的按钮、图标和文本，无需依赖 DOM 或控件树。
基于 Stream 边缘网络快速搭建语音与视觉智能体，可接入任意模型或视频源，实现超低延迟的实时多模态交互。