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Guide thématique ModelFinder

Modèles de détection d’objets

Modèles publics de détection d’objets pour repérer et compter dans une image : licence, taille des poids et compatibilité.

Actualiser et affiner la recherche
Sélection vérifiée le 7 octobre 2026

Modèles retenus

Résultat de la recherche publique sur le Hugging Face Hub (tâche object-detection), modèles les plus utilisés d’abord : 10 modèles retenus sur 50 examinés. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables. Les modèles sont classés par le score explicable de ModelFinder ; aucun n’est choisi à la main ni recommandé sans essai.

53/100
object-detection Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
1012150
Popularité
49 appréciations
Mise à jour
2026-09-30

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
Ultralytics

YOLO26

53/100
object-detection Compatibilité inconnue GNU AGPL 3.0
Téléchargements
18696
Popularité
211 appréciations
Mise à jour
2026-09-06

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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datalab-to

surya_layout2

53/100
object-detection Compatibilité inconnue OpenRAIL
Téléchargements
17364
Popularité
7 appréciations
Mise à jour
2026-07-08

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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50/100
object-detection Compatibilité inconnue GNU AGPL 3.0 SafeTensors
Téléchargements
95562
Popularité
28 appréciations
Mise à jour
2025-11-28

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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50/100
object-detection Compatibilité inconnue GNU AGPL 3.0
Téléchargements
75295
Popularité
44 appréciations
Mise à jour
2026-05-14

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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50/100
object-detection Compatibilité inconnue GNU AGPL 3.0
Téléchargements
74863
Popularité
184 appréciations
Mise à jour
2026-02-25

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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Roboflow

rf-detr-base

50/100
object-detection Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
33335
Popularité
5 appréciations
Mise à jour
2026-05-20

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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50/100
object-detection Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
31001
Popularité
0 appréciations
Mise à jour
2026-01-19

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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Ultralytics

YOLO11

50/100
object-detection Compatibilité inconnue GNU AGPL 3.0
Téléchargements
23021
Popularité
207 appréciations
Mise à jour
2026-06-26

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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Ultralytics

YOLOv8

50/100
object-detection Compatibilité inconnue GNU AGPL 3.0
Téléchargements
16336
Popularité
391 appréciations
Mise à jour
2026-06-26

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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La détection d’objets localise chaque objet dans une image par un cadre et une catégorie : compter des véhicules, repérer des personnes, inspecter une production.

Ce qu’il faut vérifier

Catégories
Vérifiez les catégories reconnues ; un besoin spécifique demande un réentraînement.
Temps réel
Pour une vidéo, la vitesse compte autant que la précision : testez sur votre matériel.
Licence
Lisez la licence déclarée avant tout usage. Une licence ouverte (Apache 2.0, MIT) n'a pas les mêmes obligations qu'une licence propre au producteur, ni qu'une licence non commerciale.

Les erreurs à éviter

Ce guide est un contenu éditorial de BNTIC News. Il ne remplace ni un essai, ni la lecture de la fiche et de la licence du modèle retenu.

Questions fréquentes

Comment choisir parmi les modèles de détection d’objets ?

La détection d’objets localise chaque objet dans une image par un cadre et une catégorie : compter des véhicules, repérer des personnes, inspecter une production. Points à vérifier : catégories ; temps réel ; licence.

Quelles erreurs éviter ?

Filmer des personnes sans cadre légal ni information. Ne pas tester sur vos propres données : seules des données représentatives de votre usage disent si le modèle convient.

Quels modèles figurent dans la sélection ?

Au 7 octobre 2026, la recherche publique de ModelFinder retient notamment : PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors, Ultralytics/YOLO26, datalab-to/surya_layout2, iitolstykh/YOLO-Face-Person-Detector, morsetechlab/yolov11-license-plate-detection, Anzhc/Anzhcs_YOLOs. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables ; aucun n’est recommandé sans essai sur vos données.

Ces modèles sont-ils gratuits ?

Leurs poids sont publiés en accès public et se téléchargent sans payer. L’usage reste encadré par la licence de chaque modèle, qui peut imposer des conditions ou interdire l’usage commercial. Il faut aussi un ordinateur, ou un serveur, capable de les exécuter.

Comment savoir si un modèle tourne sur mon ordinateur ?

Chaque fiche estime la mémoire nécessaire à partir de la taille réelle des poids publiés, avec une marge indiquée. La page « Que puis-je faire tourner sur ma machine » croise votre RAM et votre disque avec les tailles réelles des modèles exécutables localement.

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