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。

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。

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。

一套目标检测评估指标工具，涵盖 mAP、AR、STT-AP 等 14 种指标，兼容 COCO、PASCAL VOC、ImageNet 等多种边界框格式，省去自己实现评估逻辑的麻烦。

汇总深度学习目标跟踪与检测的论文、数据集和代码资源，方便快速查找该领域的模型与实现。

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。

面向 ROS2 机器人的 GPU 加速目标检测包，基于 TensorRT 和 Triton 推理深度学习模型，可在 Jetson 上实时运行。

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。

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。

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。

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 YOLO 检测工地未戴安全帽、未穿反光衣及靠近机械等危险行为，并用 HDBSCAN 聚类锥桶坐标划定监控区域，提升施工安全。

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。

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。

基于 PyTorch 的激光雷达 3D 目标检测工具箱，统一了 PointPillar、PV-RCNN 等主流点云检测模型的训练与评测流程，省去自己搭框架的麻烦。

一份 PyTorch 资源大全，把教程、论文、项目、社区等链接整理在一起，方便按图索骥找学习材料和参考实现。

开箱即用的通用验证码识别 OCR 库，Python 直接 pip 安装即可调用，省去自己训练模型和搭环境的麻烦。

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。

汇集卫星与航拍影像深度学习的技术清单，涵盖数据集、模型与工具，帮遥感从业者快速找到可用的方法和资源。

T-Rex2 是 ECCV2024 开源的通用目标检测模型，结合文本提示与视觉提示，实现开放场景下的目标检测和计数。

把 DINOv3 的强表征能力引入实时目标检测，DEIMv2 在保持实时推理速度的同时显著提升检测精度，适合需要快速部署的目标检测场景。

D-FINE 把 DETR 的边界框回归重构成细粒度分布细化，让目标检测在保持端到端简洁结构的同时显著提升定位精度，是 ICLR 2025 Spotlight 工作。

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。

一个轻量级 C++ AI 工具包，集成 100+ 模型，支持 MNN、ONNX Runtime 和 TensorRT 推理，覆盖目标检测、分割、Stable Diffusion、人脸融合等任务。

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。

给普通监控摄像头加上目标检测、跟踪、手机通知和录像搜索能力，支持 RTSP 接入，可自建 NVR 替代商业方案。

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。

Open3D 的 3D 机器学习扩展，提供点云与 RGBD 数据的语义分割、目标检测等任务的训练与可视化工具，支持 PyTorch 和 TensorFlow。

面向卫星和航拍影像的深度学习库与框架，基于 PyTorch 提供遥感场景下的分类、目标检测和语义分割训练与推理能力。

基于多模态大模型的目标检测方案，把检测任务转成下一个点预测，支持开放场景下检测任意物体。

把多个目标检测模型输出的检测框做融合集成，包含加权框融合（WBF）方法，能比传统 NMS 更好地合并重叠框、提升检测精度。

DEIM 是一个面向实时目标检测的 DETR 改进方案，通过优化一对一匹配策略加速模型收敛，让 DETR 系列检测器训练更快、精度更高。

给纯 ViT 主干加上轻量适配器，无需重设计结构就能做目标检测和语义分割等密集预测任务，ICLR 2023 Spotlight 工作。

YOLOv13 的官方实现，用超图增强的自适应视觉感知提升实时目标检测精度，适合需要落地部署检测模型的场景。

把 Frigate NVR 接入 Home Assistant 的官方集成，让摄像头画面、目标检测事件和录像直接在智能家居面板里联动展示。

把 YOLO 系列模型接入 NVIDIA DeepStream SDK 的推理实现，支持 Darknet、PyTorch、Paddle 等多种权重格式，方便在 Jetson 和 GPU 上做实时目标检测部署。

一站式微调多模态模型的工具，支持 PaliGemma 2、Florence-2、Qwen2.5-VL 等，覆盖图像描述、目标检测和视觉问答任务，省去手写训练脚本的麻烦。