在機器視覺中，實時檢測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)檢測算法，以其速度快、能實現(xiàn)實時檢測而著稱。自2016年首次提出以來，YOLO系列模型不斷更新，如YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等，持續(xù)提高檢測精度和速度。

2. SSD（Single Shot Multibox Detector）：SSD也是一種單階段檢測模型，它通過單次前向傳播同時預(yù)測出物體的類別和位置，適用于實時檢測任務(wù)。

機器視覺中的實時檢測模型有哪些

3. Faster R-CNN：雖然Faster R-CNN是一種兩階段檢測模型，但它在引入Region Proposal Network（RPN）后，顯著提高了檢測速度，使得在某些場景下也能實現(xiàn)實時檢測。

4. RT-DETR：RT-DETR是飛槳推出的實時檢測器，據(jù)稱具有超越Y(jié)OLOv8的精度，適用于高精度實時檢測場景。

這些模型在機器視覺領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如安全監(jiān)控、自動駕駛、工業(yè)檢測等。在選擇實時檢測模型時，需要根據(jù)具體應(yīng)用場景的需求，綜合考慮模型的檢測精度、速度以及計算資源等因素。