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。

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。

把任意电脑或边缘设备变成计算机视觉推理服务器，一条命令部署目标检测、分类、实例分割等模型，省去自己搭服务的麻烦。

用星凸多边形表示做目标检测的深度学习库，专门解决显微镜图像里细胞核等密集小目标的实例分割问题。

把 Ultralytics YOLOv8 到 YOLOv12 系列模型封装成 ROS 2 节点，让机器人项目能直接调用目标检测、实例分割、姿态估计和跟踪能力。

MIT 协议的开源计算机视觉库，支持目标检测、实例分割和姿态估计，兼容 ONNX 与 PyTorch，方便在边缘设备上训练和部署模型。

ScanNet++ 是一个高保真 3D 室内场景数据集，提供配套工具，支撑三维重建、语义与实例分割、新视角合成等研究。

用洪水填充网络在三维体数据中做实例分割，主要面向连接组学中神经元等结构的自动追踪与分割。

基于 PyQt5 的图形界面工具，用 YOLO 系列模型做目标检测、跟踪、实例分割和人体姿态估计，支持图片、视频和摄像头输入。

基于 DETR 系列的目标检测研究平台，集成 DAB-DETR、DINO、Mask-DINO 等主流变体，方便复现和对比实验。

基于 TensorRT 的 YOLO 系列模型部署工具包，支持检测、分割、姿态估计和旋转框检测，帮你在 NVIDIA 显卡上把推理跑得更快更省事。

基于 TensorRT 和 CUDA 加速 YOLO 系列模型部署的 C++ 示例库，覆盖检测、姿态、分割、深度估计、OBB 和分类等任务，帮你在 NVIDIA 显卡上把推理跑得更快。

YOLO-Master 是腾讯开源的实时目标检测模型，用专家混合（MoE）搭配专用 Transformer 提升检测精度与速度，支持检测、分割和分类任务。

只用 ViT 编码器做图像分割的官方实现，省去解码器和额外适配模块，在实例、全景分割任务上兼顾精度与推理速度。

基于 C++ 和 TensorRT 的 RF-DETR 推理引擎，支持目标检测与实例分割，可在 NVIDIA GPU 和 Jetson 上以 FP32/FP16/INT8 量化部署。

基于 Python 的视频分析与计算机视觉框架，内置 NVIDIA DeepStream 和 CUDA 支持，可在边缘设备上快速搭建目标检测、实例分割等推理流水线。

基于 .NET 8 的 C# 视觉推理库，用 ONNX Runtime 或 TensorRT 跑 YOLO 模型，支持图像和实时视频的分类、检测、OBB、分割与姿态估计。

基于 3D LiDAR 扫描的图表示，把地面和地面上可通行区域与障碍物分割开，用于机器人导航中的可通行性判断。

把 YOLO11 的检测、姿态估计、分割和跟踪模型用 TensorRT v8.0+ 部署到 C++ 和 Python 接口，省去自己写推理代码的麻烦。

RectLabel 是一款离线图像标注工具，用于给目标检测和分割任务画框、打标签、生成掩码，支持 Faster R-CNN、Mask R-CNN、Detectron 等格式。

Java 免费离线 AI 算法工具箱，Maven 引入即可用人脸识别、活体检测、OCR、目标检测、语音识别合成和机器翻译，内置 YOLO、PaddleOCR、Whisper 等主流模型。

Ultralytics 官方 YOLO 教程合集，提供可直接在 Colab、Kaggle、SageMaker 上运行的 Notebook，覆盖训练、推理、导出及检测、分割、姿态估计等视觉任务。

为 X-AnyLabeling 标注工具提供轻量可扩展的模型推理服务，把检测、分割、分类、姿态等视觉模型接成后端，方便标注时自动预标注。

一站式实时视觉训练与部署框架，覆盖目标检测、关键点估计、实例与语义分割，支持导出 TensorRT、ONNX、OpenVINO、CoreML 到边缘设备。