标题计算机视觉常用的算法框架和模型有哪些？

计算机视觉领域有许多常用的算法框架和模型，下面列举了一些主要的：

1. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现，包括图像滤波、边缘检测、图像分割、目标检测等功能。

2. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的计算机视觉算法和模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

3. PyTorch：PyTorch是另一个开源的深度学习框架，也提供了各种计算机视觉算法和模型的实现，具有动态图灵活性和易用性。

4. YOLO：YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，通过将目标检测任务转化为回归问题，实现了快速高效的目标检测。

5. Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种基于区域建议网络（Region Proposal Network）的目标检测算法，通过联合训练目标分类和目标定位网络实现准确的目标检测。

6. SSD：SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种单阶段的目标检测算法，通过在不同尺度的特征图上进行目标检测，实现了高效的多尺度检测。

7. Mask R-CNN：Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上扩展的一种实例分割算法，能够同时实现目标检测和像素级分割。

8. GAN：GAN（Generative Adversarial Network）是一种生成对抗网络，通过将生成器和判别器进行对抗训练，生成逼真的图像或其他类型的数据。

9. VGGNet：VGGNet是一种经典的深度卷积神经网络结构，通过多个卷积层和池化层堆叠，实现了对图像特征的有效提取。

10. ResNet：ResNet（Residual Network）是一种具有残差连接的深度卷积神经网络结构，解决了深层网络训练中的梯度消失和模型退化问题。

这只是计算机视觉领域中一些常见的算法框架和模型，随着研究的不断进展，还会有新的算法和模型被提出和应用。