按任务分类的模型

库中的每个系列，由 v1.5.0 模型注册表生成：17 类任务下共 82 个系列。

目标检测

40 个系列

为目标画出边界框，也是这个库最主要的任务。

⭐RF-DETR

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

文档权重

⭐YOLOv9

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

文档权重

D-FINE

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

文档权重

DEIM

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

文档权重

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

文档权重

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

文档权重

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

文档权重

Dome-DETR

s, m, l at 800 px

文档权重

PicoDet

s, m, l at 320 to 640 px

文档权重

RTMDet

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

文档权重

YOLOv7

b at 640 px

文档权重

YOLOX

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

文档权重

Florence-2

base, large at 768 px

文档权重

Grounding DINO

t, b at 800 px

文档权重

InternVL3

1b, 2b, 8b at 448 px

文档权重

Kosmos-2

224 at 224 px

文档权重

LFM2-VL

450m at 512 px

文档权重

LibreMODUS

文档权重

LocateAnything

3b at 2500 px

文档权重

OMDet-Turbo

t at 640 px

文档权重

OV-DEIM

s, m, l at 640 px

文档权重

OWLv2

b16, l14 at 960 to 1008 px

文档权重

Qwen3-VL

2b, 4b, 8b at 1024 px

文档权重

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

文档权重

SmolVLM2

500m at 512 px

文档权重

CenterNet

resdcn18, dla34 at 512 px

文档权重

Deformable DETR

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

文档权重

DETR

r50, r50dc5, r101, r101dc5 at 800 px

文档权重

DINO-DETR

r50, r50s5, swinl at 800 px

文档权重

EfficientDet

文档权重

Faster R-CNN

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

文档权重

FCOS

r50 at 800 px

文档权重

LW-DETR

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

文档权重

Mask R-CNN

r50 at 800 px

文档权重

RetinaNet

r50, r50v2 at 800 px

文档权重

SSD

300 at 300 px

文档权重

YOLOv1

t, b at 448 px

文档权重

YOLOv2

t, b at 416 to 608 px

文档权重

YOLOv3

t, b, spp at 416 to 608 px

文档权重

YOLOv4

t, b at 416 to 608 px

文档权重

实例分割

13 个系列

为每个实例输出掩码，而不只是边界框。

⭐RF-DETR

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

文档权重

D-FINE

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

文档权重

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

文档权重

RTMDet

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

文档权重

EdgeTAM

文档权重

MobileSAM

tiny at 1024 px

文档权重

PicoSAM3

pico at 96 px

文档权重

SAM

base, large, huge at 1024 px

文档权重

SAM 2

文档权重

SAM 3

large at 1008 px

文档权重

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

文档权重

EoMT

s, b, l at 512 px

文档权重

Mask R-CNN

r50 at 800 px

文档权重

关键点

5 个系列

为每个检测到的实例输出骨架和关键点。

⭐RF-DETR

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

文档权重

EdgeCrafter

s, m, l, x at 640 px

文档权重

YOLO-NAS

s, m, l at 640 px

文档权重

SenseNova-Vision

7b at 1024 px

文档权重

HRNet

文档权重

图像分类

12 个系列

为整张图像给出一个标签，同时也是其他任务的主干网络。

ConvNeXt

t, s, b at 224 px

文档权重

DINOv2

n, s, m, l at 518 px

文档权重

EfficientNetV2

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

文档权重

MobileNetV4

s, m, l at 224 to 256 px

文档权重

ResNet

18, 34, 50, 101 at 224 px

文档权重

CLIP

文档权重

SigLIP2

文档权重

AlexNet

b at 224 px

文档权重

Swin Transformer

t, s, b, l at 224 px

文档权重

VGG

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

文档权重

ViT

ti, s, b, l at 224 px

文档权重

DeiT

t, s, b at 224 px

文档权重

旋转框

2 个系列

带角度的边界框，适用于航拍图像等非水平对齐的目标。

⭐RF-DETR

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

文档权重

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

文档权重