Microsoft Azure Custom Vision

Viola-Jones目标检测框架是一种高效、鲁棒的机器学习框架，主要用于人脸检测和其他目标物体的检测。它具有快速准确的检测能力，适用于人脸识别、视频监控等场景。

CloudSight AI是一款高质量的图像识别API，能够在几秒钟内识别、描述和分类图像的细节。它提供自动描述、图像分类、场景理解和细粒度对象识别等功能，适用于市场平台、数字媒体管理、零售业和视频识别等场景。

Detectron2是一款强大的目标检测和分割算法库，支持多种视觉识别任务，训练速度快，模型导出方便，适用于各种视觉检测和图像分割应用。

CloudSight AI是一款高质量的图像识别API，可以在几秒钟内识别、描述和分类图像的细节。它可以自动描述图像内容，进行图像分类，理解场景，并进行细粒度的对象识别。适用于市场平台、数字媒体管理、零售业和视频识别等场景。

py-faster-rcnn是一个用于目标检测和定位的Python实现的Faster R-CNN模型，可以准确地检测和定位图像中的多个目标。

Mask R-CNN是一个基于Keras和TensorFlow的目标检测和实例分割模型，可以生成对象的边界框和分割掩码，适用于多种应用场景。

Keras RetinaNet是一个基于Keras实现的目标检测模型，使用了Focal Loss算法，能够准确地检测和分类目标物体。适用于视频监控、自动驾驶、工业检测等场景。

TensorFlow模型库中的object_detection模块是一个用于目标检测的开源工具，可以帮助用户在图像或视频中识别和定位特定的目标物体。