Моделі за задачами

Усі сімейства, які містить бібліотека, згенеровано з реєстру моделей v1.7.0: 115 сімейств у 22 задачах.

Виявлення

47 сімейств

Рамки навколо об'єктів. Задача, заради якої створено більшу частину бібліотеки.

⭐RF-DETR

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

⭐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 at 640 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

PP-YOLOE

s, m, l, x at 640 px

RTMDet

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

YOLOX

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

Florence-2

base, large at 768 px

Gemma 4

e2b, e4b at 896 px

Grounding DINO

t, b at 800 px

InternVL3

1b, 2b, 8b at 448 px

Kosmos-2

224 at 224 px

LFM2-VL

450m, 3b at 512 px

LocateAnything

3b at 2500 px

Moondream

2, 3 at 384 to 512 px

North Micro Vision
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

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 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

LW-DETR

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

Mask R-CNN

r50 at 800 px

RetinaNet

r50, r50v2 at 800 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

Сегментація

15 сімейств

Маски для кожного екземпляра замість рамок.

⭐RF-DETR

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

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

SAM

base, large, huge at 1024 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

Mask R-CNN

r50 at 800 px

Ключові точки

7 сімейств

Скелети та орієнтири на кожному виявленому екземплярі.

⭐RF-DETR

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

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

DEKR

w32 at 640 px

Класифікація

15 сімейств

Одна мітка для всього зображення, і бекбони, на яких тримається все інше.

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

V-JEPA 2

l256, h256, g256, g384 at 256 to 384 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

Орієнтовані рамки

4 сімейства

Повернуті рамки, для аерознімків і всього, що не вирівняне за осями.

⭐RF-DETR

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

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

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

Глибина

8 сімейств

Відстань для кожного пікселя з одного зображення.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Depth Anything 3

l at 504 px

Depth Anything V2

s, b, l, g at 518 px

Marigold V2

b at 1024 px

MiDaS

s, l at 256 to 384 px

ZipDepth

b, bnpu at 384 px

Семантична сегментація

10 сімейств

Клас для кожного пікселя, без розділення на екземпляри.

Паноптична сегментація

2 сімейства

Семантичні маски та маски екземплярів за один прохід.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

Точки та підрахунок

9 сімейств

Центроїди замість рамок, достатньо дешево для мікроконтролерів.

Florence-2 grounding

base, large at 768 px

LocateAnything

3b at 2500 px

Molmo2

4b, 8b at 378 px

Moondream

2, 3 at 384 to 512 px

Qwen3-VL grounding

2b, 4b, 8b at 1024 px

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

ShowUI

2b at 1344 px

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

Розпізнавання тексту

3 сімейства

Пошук і читання тексту на зображенні.

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

PP-OCRv5

t, l at 960 px

Ембединги

7 сімейств

Вектори для пошуку, кластеризації та вибірки схожого.

Погляд

1 сімейство

Куди дивиться людина.

L2CS-Net

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

Виявлення країв

3 сімейства

Контури та межі.

Нормалі до поверхні

3 сімейства

Куди спрямована кожна поверхня.

Matting

5 сімейств

Вирізи з альфа-каналом, разом із волоссям і краями.

WeVisOne-VL

2b, 4b at 1440 px

BiRefNet

t, l at 1024 px

Відновлення

7 сімейств

Прибирання шуму, усунення розмиття та збільшення роздільної здатності.

Полігональна сітка

1 сімейство

3D-геометрія з одного зображення.

SAM 3D Body

d3, h at 512 px

Robot policies

Robot policies

1 сімейство

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

Albedo

Albedo

1 сімейство

Intrinsic surface color in linear RGB.

Marigold V2

b at 1024 px

3D detection

3D detection

4 сімейства

Camera-frame cuboids from a single image.

Image generation

Image generation

2 сімейства

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

3D generation

3D generation

1 сімейство

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