基于 PyTorch 的语义分割模型库，提供 500+ 预训练卷积与 Transformer 骨干网络，开箱即用，省去自己搭建和训练分割模型的麻烦。
轻量级 AI 证件照制作算法，能自动抠图、换背景并生成标准尺寸证件照，适合快速集成到自己的应用里。
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。
统一的 PyTorch 训练框架，让同一份代码在单卡到上万张 GPU 上都能跑，免去改代码就能做预训练和微调。
基于节点的可视化编程工具箱，把照片一键重建为带纹理的 3D 模型，覆盖相机追踪、多视图立体和 HDR 成像等流程。
基于 C++ 的深度学习服务端与命令行工具，封装 Torch、TensorRT 等后端，通过 REST API 提供图像分类、目标检测、分割和以图搜图能力。
集成 YOLO 与 SAM 系列模型的 AI 辅助标注工具，能自动预标注图像，省去手工框选和分割的重复劳动。
ailia SDK 的预训练模型合集，覆盖动作识别、人脸检测、背景移除、语音处理等任务，拿来就能跑推理，省去自己找模型和调参的功夫。
跨平台开源医学影像可视化与计算软件，支持CT、神经影像等数据处理，可用于图像引导治疗和3D打印建模。
PointCNN 提出 X-变换卷积算子，直接在无序点云上做特征学习，可用于三维点云分类和分割，服务于自动驾驶、机器人等场景。
一站式视觉模型训练工具，支持 YOLO、ViT、RT-DETR、DINOv3 等模型的预训练、微调与知识蒸馏，省去自己搭训练流程的麻烦。
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。
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。
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。
飞桨生态下的模型压缩与架构搜索库，提供剪枝、量化、蒸馏和 NAS 等能力，帮你在部署前把深度模型压小提速。
基于 PyTorch 的医学图像分割非官方实现，支持 2D 和 3D 数据，方便快速搭建和训练分割模型。
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。
面向商务场景的日语形态素分析器，能对日文文本做分词和词性标注，适合需要稳定处理业务文档的 Java 项目。
开源三维医学影像重建软件，可读取 DICOM 与断层扫描数据，完成分割并生成三维模型，用于术前规划与影像分析。
在 React Native 里跑 TensorFlow Lite 模型的高性能绑定库，支持 GPU 加速，适合在手机上做目标检测、人脸识别等端侧推理。
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。
用 C 和 CUDA 写的 YOLO 目标检测框架，能在本地训练和推理，适合需要轻量、可嵌入的实时检测场景。
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。
用 Rust 重写的日语形态素分析器，也是新一代 SudachiPy 的底层实现，提供分词和词性标注，比原版更快、更省内存。
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。
面向 ROS 1/2 的实时 3D 激光雷达障碍物检测工具，集地面分割、聚类、跟踪与轨迹预测于一体，单核 CPU 约 10ms 处理一帧，可选 TensorRT 加速的 CenterPoint。
LViT 把文本描述引入视觉 Transformer，做医学图像分割，用语言信息弥补标注数据不足，提升分割精度。
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。
用 Meta 的 Segment-Anything 模型对 LiDAR 点云做分割的 Python 包，省去自己搭建分割流程的麻烦。
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。
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。
Sudachi 日语分词器配套的系统词典，提供词条和词性标注数据，用于日文形态素分析和分词。
用 0.1% 的数据通过剪枝和知识蒸馏把 Segment Anything 模型压缩成轻量版，大幅降低显存和计算开销，同时保持分割精度。
Fast and flexible image augmentation library. Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125
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。
多类型数据标注工具，支持图像、文本、音频等标注任务，输出统一格式，方便为机器学习和深度学习项目准备训练数据。
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。