Modelos por tarea

Todas las familias que incluye la biblioteca, generadas desde el registro de modelos v1.5.0: 82 familias en 17 tareas.

Detección

40 familias

Cajas alrededor de los objetos. La tarea para la que está hecha la mayor parte de la biblioteca.

RF-DETR

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

YOLOv9

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

D-FINE

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

DEIM

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

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

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

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

Dome-DETR

s, m, l at 800 px

PicoDet

s, m, l at 320 to 640 px

RTMDet

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

YOLOv7

b at 640 px

YOLOX

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

Florence-2

base, large at 768 px

Grounding DINO

t, b at 800 px

InternVL3

1b, 2b, 8b at 448 px

Kosmos-2

224 at 224 px

LFM2-VL

450m at 512 px

LocateAnything

3b at 2500 px

OMDet-Turbo

t at 640 px

OV-DEIM

s, m, l at 640 px

OWLv2

b16, l14 at 960 to 1008 px

Qwen3-VL

2b, 4b, 8b at 1024 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

SmolVLM2

500m at 512 px

CenterNet

resdcn18, dla34 at 512 px

Deformable DETR

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

DETR

r50, r50dc5, r101, r101dc5 at 800 px

DINO-DETR

r50, r50s5, swinl at 800 px

Faster R-CNN

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

FCOS

r50 at 800 px

LW-DETR

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

Mask R-CNN

r50 at 800 px

RetinaNet

r50, r50v2 at 800 px

SSD

300 at 300 px

YOLOv1

t, b at 448 px

YOLOv2

t, b at 416 to 608 px

YOLOv3

t, b, spp at 416 to 608 px

YOLOv4

t, b at 416 to 608 px

Segmentación

13 familias

Máscaras por instancia en lugar de cajas.

RF-DETR

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

D-FINE

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

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

RTMDet

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

MobileSAM

tiny at 1024 px

PicoSAM3

pico at 96 px

SAM

base, large, huge at 1024 px

SAM 3

large at 1008 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

EoMT

s, b, l at 512 px

Mask R-CNN

r50 at 800 px

Puntos clave

5 familias

Esqueletos y landmarks sobre cada instancia detectada.

RF-DETR

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

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Clasificación

12 familias

Una etiqueta para toda la imagen, y los backbones detrás de todo lo demás.

ConvNeXt

t, s, b at 224 px

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

EfficientNetV2

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

MobileNetV4

s, m, l at 224 to 256 px

ResNet

18, 34, 50, 101 at 224 px

AlexNet

b at 224 px

Swin Transformer

t, s, b, l at 224 px

VGG

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

ViT

ti, s, b, l at 224 px

DeiT

t, s, b at 224 px

Cajas orientadas

2 familias

Cajas rotadas, para imágenes aéreas y todo lo que no esté alineado con los ejes.

RF-DETR

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

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

Profundidad

6 familias

Distancia por píxel a partir de una sola imagen.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Depth Anything 3

l at 504 px

Depth Anything V2

s, b, l, g at 518 px

MiDaS

s, l at 256 to 384 px

ZipDepth

b, bnpu at 384 px

Segmentación semántica

7 familias

Una clase para cada píxel, sin separar instancias.

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

LingBot-Vision
EoMT

s, b, l at 512 px

FCN

r50, r101 at 520 px

PIDNet

s, m, l at 1024 px

Segmentación panóptica

2 familias

Máscaras semánticas y de instancia en una sola pasada.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

EoMT

s, b, l at 512 px

Puntos y conteo

3 familias

Centroides en lugar de cajas, tan barato que corre en microcontroladores.

LocateAnything

3b at 2500 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Reconocimiento de texto

2 familias

Encontrar y leer texto en una imagen.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

PP-OCRv5

t, l at 960 px

Vectores de embedding

4 familias

Vectores para búsqueda, clustering y recuperación.

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

LibreFaceRec

Mirada

1 familias

Hacia dónde mira una persona.

L2CS-Net

r18, r34, r50, r101, r152 at 448 px

Detección de bordes

3 familias

Contornos y límites.

DexiNed

b at 352 px

TEED

t at 352 px

Normales de superficie

2 familias

Hacia dónde apunta cada superficie.

MoGe-2

s, b, l at 518 px

Recorte alfa

2 familias

Recortes con canal alfa, pelo y bordes incluidos.

BiRefNet

t, l at 1024 px

FeyNobg

l at 1024 px

Restauración

3 familias

Eliminación de ruido, corrección de desenfoque y reescalado.

NAFNet

s, l at 256 px

Real-ESRGAN

x4, x2, x4t at 64 px

SwinIR

s, m, l at 64 px

Malla

1 familias

Geometría 3D a partir de una imagen.

SAM 3D Body

d3, h at 512 px