Modelle nach Aufgabe

Alle Familien, die die Bibliothek mitbringt, generiert aus der Modell-Registry v1.5.0: 82 Familien über 17 Aufgaben hinweg.

Erkennung

40 Familien

Boxen um Objekte. Die Aufgabe, für die der größte Teil der Bibliothek gebaut ist.

⭐RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

Doku Gewichte

⭐YOLOv9

yolo9: t, s, m, c at 640 px; yolo9_p2: t, s at 640 px

Doku Gewichte

D-FINE

n, s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

DEIM

deim: n, s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

RT-DETR

rtdetr: r18, r34, r50, r50m, r101, l, x at 640 px; rtdetrv2: r18, r34, r50, r50m, r101 for detection at 640 px, n, s, m, l, x for oriented boxes at 1024 px; rtdetrv4: s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

Doku Gewichte

Dome-DETR

s, m, l at 800 px

Doku Gewichte

PicoDet

s, m, l at 320 to 640 px

Doku Gewichte

RTMDet

t, s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

YOLOv7

b at 640 px

Doku Gewichte

YOLOX

n, t, s, m, l, x at 416 to 640 px

Doku Gewichte

Florence-2

base, large at 768 px

Doku Gewichte

Grounding DINO

t, b at 800 px

Doku Gewichte

InternVL3

1b, 2b, 8b at 448 px

Doku Gewichte

Kosmos-2

224 at 224 px

Doku Gewichte

LFM2-VL

450m at 512 px

Doku Gewichte

LibreMODUS

Doku Gewichte

LocateAnything

3b at 2500 px

Doku Gewichte

OMDet-Turbo

t at 640 px

Doku Gewichte

OV-DEIM

s, m, l at 640 px

Doku Gewichte

OWLv2

b16, l14 at 960 to 1008 px

Doku Gewichte

Qwen3-VL

2b, 4b, 8b at 1024 px

Doku Gewichte

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Doku Gewichte

SmolVLM2

500m at 512 px

Doku Gewichte

CenterNet

resdcn18, dla34 at 512 px

Doku Gewichte

Deformable DETR

r50ss, r50ssdc5, r50, r50refine, r50twostage at 800 px

Doku Gewichte

DETR

r50, r50dc5, r101, r101dc5 at 800 px

Doku Gewichte

DINO-DETR

r50, r50s5, swinl at 800 px

Doku Gewichte

EfficientDet

Doku Gewichte

Faster R-CNN

n, s, m, l at 320 to 800 px

Doku Gewichte

FCOS

r50 at 800 px

Doku Gewichte

LW-DETR

t, s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

Mask R-CNN

r50 at 800 px

Doku Gewichte

RetinaNet

r50, r50v2 at 800 px

Doku Gewichte

SSD

300 at 300 px

Doku Gewichte

YOLOv1

t, b at 448 px

Doku Gewichte

YOLOv2

t, b at 416 to 608 px

Doku Gewichte

YOLOv3

t, b, spp at 416 to 608 px

Doku Gewichte

YOLOv4

t, b at 416 to 608 px

Doku Gewichte

Segmentierung

13 Familien

Masken pro Instanz statt Boxen.

⭐RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

Doku Gewichte

D-FINE

n, s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

RTMDet

t, s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

EdgeTAM

Doku Gewichte

MobileSAM

tiny at 1024 px

Doku Gewichte

PicoSAM3

pico at 96 px

Doku Gewichte

SAM

base, large, huge at 1024 px

Doku Gewichte

SAM 2

Doku Gewichte

SAM 3

large at 1008 px

Doku Gewichte

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Doku Gewichte

EoMT

s, b, l at 512 px

Doku Gewichte

Mask R-CNN

r50 at 800 px

Doku Gewichte

Keypoints

5 Familien

Skelette und Landmarks auf jeder erkannten Instanz.

⭐RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

Doku Gewichte

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

Doku Gewichte

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Doku Gewichte

HRNet

Doku Gewichte

Klassifikation

12 Familien

Ein Label für das ganze Bild, und die Backbones hinter allem anderen.

ConvNeXt

t, s, b at 224 px

Doku Gewichte

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

Doku Gewichte

EfficientNetV2

b0, b1, b2, b3 at 224 to 300 px

Doku Gewichte

MobileNetV4

s, m, l at 224 to 256 px

Doku Gewichte

ResNet

18, 34, 50, 101 at 224 px

Doku Gewichte

CLIP

Doku Gewichte

SigLIP2

Doku Gewichte

AlexNet

b at 224 px

Doku Gewichte

Swin Transformer

t, s, b, l at 224 px

Doku Gewichte

VGG

16, 19, 16bn, 19bn at 224 px

Doku Gewichte

ViT

ti, s, b, l at 224 px

Doku Gewichte

DeiT

t, s, b at 224 px

Doku Gewichte

Orientierte Boxen

2 Familien

Gedrehte Boxen, für Luftbilder und alles, was nicht achsenparallel liegt.

⭐RF-DETR

n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation

Doku Gewichte

RT-DETR

rtdetr: r18, r34, r50, r50m, r101, l, x at 640 px; rtdetrv2: r18, r34, r50, r50m, r101 for detection at 640 px, n, s, m, l, x for oriented boxes at 1024 px; rtdetrv4: s, m, l, x at 640 px

Doku Gewichte