AI的模型分类

1. 主流的AI模型有哪些？

常见的主流AI模型（主要指深度学习视觉模型）包括：

• 分类模型

  • ResNet、VGG、MobileNet、EfficientNet、DenseNet、Inception等

• 检测模型

  • YOLO系列（YOLOv3/v4/v5/v6/v7/v8等）
  • SSD（Single Shot MultiBox Detector）
  • Faster R-CNN、RetinaNet、CenterNet等

• 分割模型

  • U-Net、DeepLab、Mask R-CNN、SegNet等

• 人脸识别/关键点检测

  • MTCNN、FaceNet、BlazeFace、OpenPose等

• 其他

  • 超分辨率（ESRGAN、FSRCNN等）、风格迁移、OCR（CRNN、DBNet等）

2. OpenCV 和 OpenVINO 对主流模型的支持

OpenCV DNN模块（cv::dnn）

• 支持的模型格式：
  • Caffe (.prototxt + .caffemodel)
  • TensorFlow (.pb, .pbtxt)
  • ONNX (.onnx)
  • Darknet (.cfg + .weights)（主要用于YOLO）
  • OpenVINO IR (.xml + .bin)（部分支持）
• 主流模型大部分都能加载，但部分新模型或自定义层可能不支持，需转换或修改。

YOLO支持情况

• OpenCV DNN模块原生支持YOLOv3/v4（Darknet格式），也支持ONNX格式的YOLOv5/v6/v7/v8（部分需转换）。
• 直接用 cv::dnn::readNetFromDarknet 或 cv::dnn::readNet 加载。

OpenVINO

• 支持的模型格式：
  • OpenVINO IR (.xml + .bin)
  • ONNX (.onnx)
  • PaddlePaddle (.pdmodel + .pdiparams)
• 主流模型大部分都能加载，但推荐先转换为ONNX或IR格式。
• 对于YOLO，OpenVINO官方和社区有丰富的支持，尤其是ONNX格式的YOLOv5/v6/v7/v8等。

YOLO支持情况

• OpenVINO支持YOLOv3/v4（Darknet转ONNX或IR）、YOLOv5/v6/v7/v8（ONNX格式）。
• OpenVINO有官方和社区的YOLO模型优化教程和demo。

3. 总结表

4. 注意事项

• 自定义层/算子：部分模型（尤其是最新的或自定义的）可能包含OpenCV/OpenVINO不支持的算子，需要转换或自定义实现。
• 模型转换：推荐将模型转换为ONNX或OpenVINO IR格式，以获得最佳兼容性和性能。
• YOLO：YOLO系列模型在OpenCV和OpenVINO社区有广泛支持，ONNX格式兼容性最好。

结论

• 主流AI模型大部分都可以被OpenCV和OpenVINO加载和推理，尤其是ONNX和IR格式。
• YOLO系列模型也可以被两者支持，推荐使用ONNX格式。
• 若遇到不支持的模型或算子，可尝试模型转换或查找社区支持。