目标检测

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Florence

Florence-2是微软Azure AI团队研发的多功能视觉模型，支持图像描述、目标检测、视觉定位和图像分割等功能。该模型基于Transformer架构，采用序列到序列学习方法，利用自注意力机制实现多模态信息融合。通过训练大规模数据集，Florence-2在多个应用场景中表现出色，包括图像和视频分析、内容审核、辅助驾驶、医疗影像分析以及零售和库存管理。

AI项目与工具 2025年06月12日 67 点赞 0 评论 114 浏览

豆包视觉理解模型

豆包视觉理解模型是一款集视觉识别、理解推理和复杂逻辑计算于一体的先进AI工具。它具备强大的视觉定位能力，支持多目标、小目标和3D定位，并能识别物体的类别、形状、纹理等属性，理解物体间的关系和场景含义。此外，模型在视频理解方面表现出色，能够进行记忆、总结、速度感知和长视频分析。凭借其高效性和成本优势，该模型广泛应用于图片问答、医疗影像分析、教育科研、电商零售及内容审核等领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 86 点赞 0 评论 225 浏览

Agentic Object Detection

Agentic Object Detection是由吴恩达团队研发的新型目标检测技术，通过智能代理系统实现无需标注数据的目标识别。用户输入文字提示后，AI可精准定位图像中的目标及其属性，支持内在属性、上下文关系及动态状态的识别。该技术无需复杂训练流程，适用于装配验证、作物检测、医疗影像分析、危险物品识别和商品管理等多种场景，显著提升了检测效率和准确性。

AI项目与工具 2025年06月12日 18 点赞 0 评论 486 浏览

LLMDet

LLMDet是一款基于大型语言模型协同训练的开放词汇目标检测器，能够识别训练阶段未见过的目标类别。其通过结合图像和文本信息，实现高精度的零样本检测，并支持图像描述生成与多模态任务优化，适用于多种实际应用场景。

AI项目与工具 2025年06月12日 68 点赞 0 评论 158 浏览

RF

RF-DETR是一款由Roboflow推出的实时目标检测模型，支持多分辨率训练，具备高精度和低延迟特性，在COCO数据集上达到60+ mAP。结合Transformer架构和预训练DINOv2主干，提升领域适应性和检测效果。适用于安防、自动驾驶、工业检测等多个场景，提供预训练检查点以支持快速微调和部署。

AI项目与工具 2025年06月12日 35 点赞 0 评论 192 浏览

YOLO

腾讯AI实验室开发的一个实时目标检测工具，它能够自动识别和定位图像中的各种对象

Ai开源项目 2025年06月05日 47 点赞 0 评论 222 浏览

YOLOv9

YOLOv9是一款先进的目标检测系统，由台北中研院和台北科技大学的研究团队开发。该系统在YOLO算法系列基础上进行了优化，引入了可编程梯度信息（PGI）和泛化高效层聚合网络（GELAN），显著提升了模型的准确性、参数效率、计算复杂度和推理速度。YOLOv9在多个应用场景中表现出色，包括视频监控、自动驾驶、机器人视觉和野生动物监测。

AI项目与工具 2024年01月01日 91 点赞 0 评论 362 浏览