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Ultralytics YOLO26、YOLO11、YOLOv8 — 目標檢測、實例分割、語義分割、圖像分類、姿態估計、目標追蹤

Ultralytics YOLOv5（基於 PyTorch）用於目標檢測、實例分割、分類、訓練與匯出

我們為您編寫可重用的電腦視覺工具。💜

OpenMMLab 偵測工具箱與基準測試

Mask R-CNN 用於 Keras 與 TensorFlow 的物件偵測與實例分割

使用 Python 進行影像標註，支援多邊形、矩形、圓形、線條、點與 AI 輔助標註

基於 PaddlePaddle 的目標檢測工具包。支援目標檢測、實例分割、多目標追蹤以及即時多人關鍵點檢測。

X-AnyLabeling：輕量、高效、統一的跨平台桌面標註應用，支援文字、影像、影片與多模態資料，結合多功能內建工具、最先進 AI 模型與彈性多格式匯出

RF-DETR 為 Roboflow 開發的即時物件偵測與分割模型架構，在 COCO 上達到 SOTA，設計用於微調。[ICLR 2026]

与框架无关的切片/瓦片推理 + 交互式 UI + 错误分析图表

一個簡單、全卷積的即時實例分割模型

AdelaiDet is an open source toolbox for multiple instance-level detection and recognition tasks.

pySLAM 是一個混合 Python/C++ 的視覺 SLAM 管線，支援單目、立體與 RGB‑D 相機。它提供廣泛的現代局部與全局特徵提取器、多種循環閉環策略、體積重建模組、整合深度預測模型，以及語義分割功能，以提升場景理解

無需標註即可進行推論的圖片集（使用基礎模型來訓練監督式模型）。

將任何電腦或邊緣裝置變成電腦視覺專案的指揮中心。

[CVPR 2025] MambaVision 官方 PyTorch 實作：混合 Mamba-Transformer 視覺骨幹網路

🚀 更簡單、更快速的 NVIDIA YOLO 部署工具包 🛠️

[CVPR 2023] OneFormer: 統治通用影像分割的 One Transformer

[ICLR'23 Spotlight🔥] 首次在卷積網路中成功進行 BERT/MAE 風格的預訓練；「Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling」的 PyTorch 實作。

適用於 ROS 2 的 Ultralytics YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11 與 YOLOv12

ODISE 的官方 PyTorch 實作：基於 Text-to-Image Diffusion Models 的開放詞彙全景分割 [CVPR 2023 Highlight]

內建完整功能的 Python 電腦視覺與視訊分析框架

:books: 關於指代影像分割（Referring Image Segmentation）的論文集合。

Python 的階層式感知庫，用於姿態估計、物件偵測、實例分割、關鍵點估計、人臉辨識等

🔥🔥多人體解析 (MHP) 官方儲存庫🔥🔥

🚀🚀🚀 PaddlePaddle 實作的 YOLO 系列，包含 PP-YOLOE+、RT-DETR、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv10、YOLO11、YOLOX、YOLOv5u、YOLOv7u、YOLOv6Lite、RTMDet 等。🚀🚀🚀

[CVPR 2025 Highlight] Encoder-only Mask Transformer (EoMT) 官方程式碼與模型

這個儲存庫提供了一份全面的雷達與光學衛星資料集清單，專為船舶偵測、分類、語意分割與實例分割任務而策劃。這些資料集非常適合應用於電腦視覺、機器學習、遙測與海事分析領域。

🚀 基於 ONNX-Runtime 的高效能 YOLO11 即時物件偵測解決方案 ⚡️

新一代 Albumentations：採用開源與商業雙重授權