# 目標檢測

RF-DETR 是一個基於變壓器的即時目標檢測模型，旨在為邊緣設備提供高精度和即時性能。它在 Microsoft COCO 基準測試中超過了 60 AP，具有競爭力的性能和快速的推理速度，適合各種實際應用場景。RF-DETR 旨在解決現實世界中的物體檢測問題，適用於需要高效且準確檢測的行業，如安防、自動駕駛和智能監控等。

Agentic Object Detection 是一種先進的推理驅動目標檢測技術，能夠通過文本提示精確識別圖像中的目標對象。它無需大量的自定義訓練數據，即可實現類似人類精度的檢測。該技術利用設計模式對目標的獨特屬性（如顏色、形狀和紋理）進行深度推理，從而在各種場景中實現更智能、更精確的識別。其主要優點包括高精度、無需大量訓練數據以及能夠處理複雜場景。該技術適用於需要高精度圖像識別的行業，如製造業、農業、醫療等領域，能夠幫助企業提高生產效率和質量控制水平。產品目前處於試用階段，用戶可以免費試用體驗其功能。

DINO-X是一個以物體感知為核心的視覺大模型，具備開集檢測、智能問答、人體姿態、物體計數、服裝換色等核心能力。它不僅能識別已知目標，還能靈活應對未知類別，憑藉先進算法，模型具備出色的適應性和魯棒性，能夠精準應對各種不可預見的挑戰，提供針對複雜視覺數據的全方位解決方案。DINO-X的應用場景廣泛，包括機器人、農業、零售行業、安防監控、交通管理、製造業、智能家居、物流與倉儲、娛樂媒體等，是DeepDataSpace公司在計算機視覺技術領域的旗艦產品。

D-FINE是一個強大的即時目標檢測模型，它通過將DETRs中的邊界框迴歸任務重新定義為細粒度分佈細化（FDR），並引入全局最優定位自蒸餾（GO-LSD），在不增加額外推理和訓練成本的情況下，實現了出色的性能。該模型由中國科學院的研究人員開發，旨在提高目標檢測的精度和效率。

Ultralytics YOLO11是基於之前YOLO系列模型的進一步發展，引入了新特性和改進，以提高性能和靈活性。YOLO11旨在快速、準確、易於使用，非常適合廣泛的目標檢測、跟蹤、實例分割、圖像分類和姿態估計任務。

Florence-2-large是由微軟開發的先進視覺基礎模型，採用基於提示的方法處理廣泛的視覺和視覺-語言任務。該模型能夠解釋簡單的文本提示來執行如圖像描述、目標檢測和分割等任務。它利用包含54億註釋的5.4億圖像的FLD-5B數據集，精通多任務學習。其序列到序列的架構使其在零樣本和微調設置中均表現出色，證明是一個有競爭力的視覺基礎模型。

YOLOv10是新一代的目標檢測模型，它在保持即時性能的同時，實現了高精度的目標檢測。該模型通過優化後處理和模型架構，減少了計算冗餘，提高了效率和性能。YOLOv10在不同模型規模上都達到了最先進的性能和效率，例如，YOLOv10-S在相似的AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOPs減少了2.8倍。

Grounding DINO 1.5是由IDEA Research開發，旨在推進開放世界目標檢測技術邊界的高級模型系列。該系列包含兩個模型：Grounding DINO 1.5 Pro和Grounding DINO 1.5 Edge，分別針對廣泛的應用場景和邊緣計算場景進行了優化。

yolov9是YOLOv9論文的實現，它通過使用可編程梯度信息來學習用戶想要學習的內容。這個項目是一個開源的深度學習模型，主要用於目標檢測任務，具有高效和準確的優勢。

YOLOv8是YOLO系列目標檢測模型的最新版本,能夠在圖像或視頻中準確快速地識別和定位多個對象,並即時跟蹤它們的移動。相比之前版本,YOLOv8在檢測速度和精確度上都有很大提升,同時支持多種額外的計算機視覺任務,如實例分割、姿態估計等。YOLOv8可通過多種格式部署在不同硬件平臺上,提供一站式的端到端目標檢測解決方案。

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