在機(jī)器視覺(jué)中，實(shí)時(shí)檢測(cè)模型主要包括以下幾種：

1. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一種單階段的目標(biāo)檢測(cè)算法，以其速度快、能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)而著稱。自2016年首次提出以來(lái)，YOLO系列模型不斷更新，如YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等，持續(xù)提高檢測(cè)精度和速度。

2. SSD（Single Shot Multibox Detector）：SSD也是一種單階段檢測(cè)模型，它通過(guò)單次前向傳播同時(shí)預(yù)測(cè)出物體的類別和位置，適用于實(shí)時(shí)檢測(cè)任務(wù)。

機(jī)器視覺(jué)中的實(shí)時(shí)檢測(cè)模型有哪些

3. Faster R-CNN：雖然Faster R-CNN是一種兩階段檢測(cè)模型，但它在引入Region Proposal Network（RPN）后，顯著提高了檢測(cè)速度，使得在某些場(chǎng)景下也能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。

4. RT-DETR：RT-DETR是飛槳推出的實(shí)時(shí)檢測(cè)器，據(jù)稱具有超越Y(jié)OLOv8的精度，適用于高精度實(shí)時(shí)檢測(cè)場(chǎng)景。

這些模型在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、工業(yè)檢測(cè)等。在選擇實(shí)時(shí)檢測(cè)模型時(shí)，需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景的需求，綜合考慮模型的檢測(cè)精度、速度以及計(jì)算資源等因素。