Модели по задачам
Все семейства, которые есть в библиотеке, сгенерированы из реестра моделей v1.5.0: 82 семейств в 17 задачах.
Детекция
семейств: 40Рамки вокруг объектов. Задача, ради которой сделана большая часть библиотеки.
n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation
yolo9: t, s, m, c at 640 px; yolo9_p2: t, s at 640 px
n, s, m, l, x at 640 px
deim: n, s, m, l, x at 640 px
s, m, l, x at 640 px
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
s, m, l at 640 px
s, m, l at 800 px
s, m, l at 320 to 640 px
t, s, m, l, x at 640 px
b at 640 px
n, t, s, m, l, x at 416 to 640 px
base, large at 768 px
t, b at 800 px
1b, 2b, 8b at 448 px
224 at 224 px
450m at 512 px
3b at 2500 px
t at 640 px
s, m, l at 640 px
b16, l14 at 960 to 1008 px
2b, 4b, 8b at 1024 px
7b at 1024 px
500m at 512 px
resdcn18, dla34 at 512 px
r50ss, r50ssdc5, r50, r50refine, r50twostage at 800 px
r50, r50dc5, r101, r101dc5 at 800 px
r50, r50s5, swinl at 800 px
n, s, m, l at 320 to 800 px
r50 at 800 px
t, s, m, l, x at 640 px
r50 at 800 px
r50, r50v2 at 800 px
300 at 300 px
t, b at 448 px
t, b at 416 to 608 px
t, b, spp at 416 to 608 px
t, b at 416 to 608 px
Сегментация
семейств: 13Маски для каждого экземпляра вместо рамок.
n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation
n, s, m, l, x at 640 px
s, m, l, x at 640 px
t, s, m, l, x at 640 px
tiny at 1024 px
pico at 96 px
base, large, huge at 1024 px
large at 1008 px
7b at 1024 px
s, b, l at 512 px
r50 at 800 px
Ключевые точки
семейств: 5Скелеты и опорные точки на каждом найденном объекте.
n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation
s, m, l, x at 640 px
s, m, l at 640 px
7b at 1024 px
Классификация
семейств: 12Одна метка на всё изображение — и бэкбоны, на которых держится всё остальное.
t, s, b at 224 px
n, s, m, l at 518 px
b0, b1, b2, b3 at 224 to 300 px
s, m, l at 224 to 256 px
18, 34, 50, 101 at 224 px
b at 224 px
t, s, b, l at 224 px
16, 19, 16bn, 19bn at 224 px
ti, s, b, l at 224 px
t, s, b at 224 px
Повёрнутые рамки
семейств: 2Рамки под углом — для аэроснимков и всего, что не выровнено по осям.
n, s, m, l for detection, pose and oriented boxes; n through xx for segmentation
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
Глубина
семейств: 6Расстояние в каждом пикселе по одному изображению.
7b at 1024 px
l at 504 px
s, b, l, g at 518 px
s, l at 256 to 384 px
b, bnpu at 384 px
Семантическая сегментация
семейств: 7Класс для каждого пикселя, без разделения на экземпляры.
n, s, m, l at 518 px
s, b, l at 512 px
r50, r101 at 520 px
s, m, l at 1024 px
Паноптическая сегментация
семейств: 2Семантические маски и маски экземпляров за один проход.
7b at 1024 px
s, b, l at 512 px
Точки и подсчёт
семейств: 3Центроиды вместо рамок — достаточно дёшево для микроконтроллеров.
3b at 2500 px
7b at 1024 px
Распознавание текста
семейств: 2Найти и прочитать текст на изображении.
7b at 1024 px
t, l at 960 px
Эмбеддинги
семейств: 4Векторы для поиска, кластеризации и подбора похожего.
n, s, m, l at 518 px
Выделение границ
семейств: 3Контуры и очертания.
Нормали поверхности
семейств: 2Куда направлена каждая поверхность.
s, b, l at 518 px
Маттинг
семейств: 2Вырезание по альфа-каналу, вместе с волосами и краями.
t, l at 1024 px
l at 1024 px
Восстановление
семейств: 3Шумоподавление, устранение размытия и увеличение разрешения.
s, l at 256 px
x4, x2, x4t at 64 px
s, m, l at 64 px