태스크별 모델

라이브러리가 제공하는 모든 계열이며, v1.7.0 모델 레지스트리에서 생성했습니다. 22개 태스크에 걸쳐 115개 계열입니다.

탐지

47개 계열

객체를 감싸는 박스. 라이브러리 대부분이 이 태스크를 위해 만들어졌습니다.

⭐RF-DETR

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

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⭐YOLOv9

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

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D-FINE

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

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DEIM

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

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EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

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GTR

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RT-DETR

rtdetr: r18, r34, r50, r50m, r101, l, x at 640 px; rtdetrv2: r18, r34, r50, r50m, r101 at 640 px; rtdetrv4: s, m, l, x at 640 px

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TinyFormer

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YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

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Dome-DETR

s, m, l at 800 px

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PicoDet

s, m, l at 320 to 640 px

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PP-YOLOE

s, m, l, x at 640 px

문서

RTMDet

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

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YOLOv7

b at 640 px

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YOLOX

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

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Florence-2

base, large at 768 px

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Gemma 4

e2b, e4b at 896 px

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Grounding DINO

t, b at 800 px

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InternVL3

1b, 2b, 8b at 448 px

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Kosmos-2

224 at 224 px

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LFM2-VL

450m, 3b at 512 px

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LibreMODUS

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LocateAnything

3b at 2500 px

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Moondream

2, 3 at 384 to 512 px

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North Micro Vision

문서

OMDet-Turbo

t at 640 px

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OV-DEIM

s, m, l at 640 px

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OWLv2

b16, l14 at 960 to 1008 px

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Qwen3-VL

2b, 4b, 8b at 1024 px

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SenseNova-Vision

7b at 1024 px

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SmolVLM2

500m at 512 px

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WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

문서

CenterNet

resdcn18, dla34 at 512 px

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Deformable DETR

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

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DETR

r50, r50dc5, r101, r101dc5 at 800 px

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DINO-DETR

r50, r50s5, swinl at 800 px

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EfficientDet

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Faster R-CNN

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

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FCOS

r50 at 800 px

문서 가중치

LW-DETR

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

문서 가중치

Mask R-CNN

r50 at 800 px

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RetinaNet

r50, r50v2 at 800 px

문서 가중치

SSD

300 at 300 px

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YOLOv1

t, b at 448 px

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YOLOv2

t, b at 416 to 608 px

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YOLOv3

t, b, spp at 416 to 608 px

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YOLOv4

t, b at 416 to 608 px

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분할

15개 계열

박스 대신 인스턴스별 마스크.

⭐RF-DETR

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

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D-FINE

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

문서 가중치

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

문서 가중치

GTR

문서 가중치

RTMDet

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

문서 가중치

EdgeTAM

문서 가중치

MobileSAM

tiny at 1024 px

문서 가중치

PicoSAM3

pico at 96 px

문서 가중치

SAM

base, large, huge at 1024 px

문서 가중치

SAM 2

문서 가중치

SAM 3

large at 1008 px

문서 가중치

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

문서 가중치

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

문서

EoMT

s, b, l at 512 px

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Mask R-CNN

r50 at 800 px

문서 가중치

키포인트

7개 계열

탐지한 인스턴스마다 골격과 랜드마크.

⭐RF-DETR

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

문서 가중치

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

문서 가중치

GTR

문서 가중치

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

문서 가중치

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

문서 가중치

DEKR

w32 at 640 px

문서

HRNet

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분류

15개 계열

이미지 전체에 레이블 하나, 그리고 나머지 모든 것의 바탕이 되는 백본.

ConvNeXt

t, s, b at 224 px

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ConvNeXt V2

문서 가중치

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

문서 가중치

EfficientNetV2

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

문서 가중치

MobileNetV4

s, m, l at 224 to 256 px

문서 가중치

ResNet

18, 34, 50, 101 at 224 px

문서 가중치

V-JEPA 2

l256, h256, g256, g384 at 256 to 384 px

CLIP

Perception Encoder

SigLIP2

AlexNet

b at 224 px

문서 가중치

Swin Transformer

t, s, b, l at 224 px

문서 가중치

VGG

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

문서 가중치

ViT

ti, s, b, l at 224 px

문서 가중치

DeiT

t, s, b at 224 px

문서 가중치

회전 박스

4개 계열

회전된 박스. 항공 영상처럼 축에 정렬되지 않는 대상을 위한 것.

⭐RF-DETR

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

문서 가중치

GTR

문서 가중치

RT-DETR

rtdetr: r18, r34, r50, r50m, r101, l, x at 640 px; rtdetrv2: r18, r34, r50, r50m, r101 at 640 px; rtdetrv4: s, m, l, x at 640 px

문서 가중치

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

문서 가중치

깊이

8개 계열

이미지 한 장에서 얻는 픽셀별 거리.

GTR

문서 가중치

LibreMODUS

문서 가중치

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

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Depth Anything 3

l at 504 px

문서 가중치

Depth Anything V2

s, b, l, g at 518 px

문서 가중치

Marigold V2

b at 1024 px

문서 가중치

MiDaS

s, l at 256 to 384 px

문서 가중치

ZipDepth

b, bnpu at 384 px

문서 가중치

시맨틱 분할

10개 계열

인스턴스를 구분하지 않고 모든 픽셀에 클래스를 부여.

GTR

문서 가중치

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

LingBot-Vision

PP-LiteSeg

SegFormer

U-Net

DeepLabv3

EoMT

s, b, l at 512 px

문서 가중치

FCN

r50, r101 at 520 px

문서 가중치

PIDNet

s, m, l at 1024 px

문서 가중치

판옵틱 분할

2개 계열

시맨틱 마스크와 인스턴스 마스크를 한 번에.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

문서 가중치

EoMT

s, b, l at 512 px

문서 가중치

포인트와 카운팅

9개 계열

박스 대신 중심점. 마이크로컨트롤러에서 돌릴 만큼 가볍습니다.

FOMO

문서 가중치

Florence-2 grounding

base, large at 768 px

문서 가중치

LocateAnything

3b at 2500 px

문서 가중치

Molmo2

4b, 8b at 378 px

문서 가중치

Moondream

2, 3 at 384 to 512 px

문서 가중치

Qwen3-VL grounding

2b, 4b, 8b at 1024 px

문서 가중치

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

문서 가중치

ShowUI

2b at 1344 px

문서

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

문서

텍스트 인식

3개 계열

이미지 속 텍스트를 찾아 읽기.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

문서 가중치

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

문서

PP-OCRv5

t, l at 960 px

문서 가중치

임베딩

7개 계열

검색, 클러스터링, 유사 항목 조회를 위한 벡터.

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

문서 가중치

V-JEPA 2

l256, h256, g256, g384 at 256 to 384 px

CLIP

Perception Encoder

SigLIP2

LeVJEPA

l at 224 px

문서 가중치

LibreFaceRec

문서 가중치

시선

1개 계열

사람이 어디를 보고 있는지.

L2CS-Net

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

문서 가중치

엣지 검출

3개 계열

윤곽과 경계.

LibreMODUS

문서 가중치

DexiNed

b at 352 px

문서 가중치

TEED

t at 352 px

문서 가중치

표면 법선

3개 계열

각 표면이 향하는 방향.

LibreMODUS

문서 가중치

Marigold V2

b at 1024 px

문서 가중치

MoGe-2

s, b, l at 518 px

문서 가중치

매팅

5개 계열

알파 채널 컷아웃. 머리카락과 경계까지.

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

문서

BEN2

b at 1024 px

문서 가중치

BiRefNet

t, l at 1024 px

문서 가중치

FeyNobg

l at 1024 px

문서 가중치

ViTMatte

s at 512 px

문서 가중치

복원

7개 계열

노이즈 제거, 블러 보정, 업스케일링.

NAFNet

s, l at 256 px

문서 가중치

DDColor

문서 가중치

HVI-CIDNet

t at 256 px

문서 가중치

LaMa

문서 가중치

QuickSRNet

m2 at 64 px

문서 가중치

Real-ESRGAN

x4, x2, x4t at 64 px

문서 가중치

SwinIR

s, m, l at 64 px

문서 가중치

메시

1개 계열

이미지 한 장에서 만드는 3D 형상.

SAM 3D Body

d3, h at 512 px

문서 가중치

Robot policies

1개 계열

Action chunks from camera observations and robot state.

LibreVLA

smolvla: base at 512 px; act_policy: base at 224 px; diffusion_policy: base at 224 px

문서

Albedo

1개 계열

Intrinsic surface color in linear RGB.

Marigold V2

b at 1024 px

문서 가중치

3D detection

4개 계열

Camera-frame cuboids from a single image.

3D-MOOD

문서 가중치

DetAny3D

h at 896 px

문서 가중치

FCOS3D

r101 at 1600 px

문서 가중치

WildDet3D

l at 1008 px

문서 가중치

Image generation

2개 계열

An image from a text prompt, with the seed that makes it again.

FLUX.2 klein

4b at 1024 px

문서 가중치

SANA-Sprint

문서 가중치

3D generation

1개 계열

The whole object as 3D Gaussian splats, from one picture of it.

Speridlabs Idol

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