RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。

Agentic Object Detection 是一种先进的推理驱动目标检测技术，能够通过文本提示精确识别图像中的目标对象。

DINO-X是一个以物体感知为核心的视觉大模型，具备开集检测、智能问答、人体姿态、物体计数、服装换色等核心能力。

D-FINE是一个强大的实时目标检测模型，它通过将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化（FDR），并引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加额外推理和训练成本的情况下，实现了出色的性能。

Ultralytics YOLO11是基于之前YOLO系列模型的进一步发展，引入了新特性和改进，以提高性能和灵活性。

Florence-2-large是由微软开发的先进视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。

YOLOv10是新一代的目标检测模型，它在保持实时性能的同时，实现了高精度的目标检测。

Grounding DINO 1.5是由IDEA Research开发，旨在推进开放世界目标检测技术边界的高级模型系列。

yolov9是YOLOv9论文的实现，它通过使用可编程梯度信息来学习用户想要学习的内容。

YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本,能够在图像或视频中准确快速地识别和定位多个对象,并实时跟踪它们的移动。

Pixta AI是一家提供大规模数据标注和数据采集解决方案的公司。

Lobe是一个免费、易于使用的工具，帮助您训练自定义的机器学习模型，并在您的应用程序中使用。