在机器视觉中，实时检测模型主要包括以下几种：
1. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种单阶段的目标检测算法，以其速度快、能实现实时检测而著称。自2016年首次提出以来，YOLO系列模型不断更新，如YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等，持续提高检测精度和速度。
2. SSD（Single Shot Multibox Detector）：SSD也是一种单阶段检测模型，它通过单次前向传播同时预测出物体的类别和位置，适用于实时检测任务。
3. Faster R-CNN：虽然Faster R-CNN是一种两阶段检测模型，但它在引入Region Proposal Network（RPN）后，显著提高了检测速度，使得在某些场景下也能实现实时检测。
4. RT-DETR：RT-DETR是飞桨推出的实时检测器，据称具有超越YOLOv8的精度，适用于高精度实时检测场景。
这些模型在机器视觉领域有着广泛的应用，如安全监控、自动驾驶、工业检测等。在选择实时检测模型时，需要根据具体应用场景的需求，综合考虑模型的检测精度、速度以及计算资源等因素。
