| body_seg.kmodel | 人体分割 | 智能安防、运动分析 |
| face_alignment.kmodel | 面部对齐 | 人脸识别预处理 |
| face_recognition.kmodel | 人脸识别 | 门禁系统、智能考勤、安防监控 |
| face_landmark.kmodel | 面部关键点检测 | 面部美颜、表情分析 |
| face_pose.kmodel | 面部姿态估计 | 人脸识别、人机交互 |
| face_detection_320.kmodel | 人脸检测（320x320 分辨率） | 人脸定位相关场景 |
| face_parse.kmodel | 面部解析 | 美容美发行业个性化服务 |
| hand_det.kmodel | 手部检测 | 智能交互、安防监控 |
| hand_reco.kmodel | 手部识别 | 身份认证、手部康复训练 |
| handkp_det.kmodel | 手部关键点检测 | 手势动作分析、手部姿态控制 |
| gesture.kmodel | 手势识别 | 智能交互、游戏娱乐、工业控制 |
| eye_gaze.kmodel | 眼球注视估计 | 人机交互、注意力分析、辅助驾驶 |
| licence_reco.kmodel | 车牌识别 | 交通、安防监控 |
| LPD_640.kmodel | 车牌检测（640x640 分辨率） | 车牌识别流程 |
| person_detect_yolov5n.kmodel | 人体检测（基于 YOLOv5n） | 人群监控、智能安防 |
| yolov5n-falldown.kmodel | 跌倒检测（基于 YOLOv5n） | 养老院、医院等人员安全监测 |
| yolov8n_224.kmodel | 目标检测（基于 YOLOv8n，224x224 分辨率） | 多物体检测场景 |
| yolov8n_320.kmodel | 目标检测（基于 YOLOv8n，320x320 分辨率） | 多物体检测场景，不同分辨率需求 |
| yolov8n_seg_320.kmodel | 物体检测与分割（基于 YOLOv8n，320x320 分辨率） | 需要物体及背景精细化分析的场景 |
| yolov8n-pose.kmodel | 人体姿态估计（基于 YOLOv8n） | 运动分析、安防监控 |
| hifigan.kmodel | 高质量语音合成 | 语音助手、有声读物 |
| kws.kmodel | 关键词唤醒 | 语音设备唤醒 |
| multi_kws.kmodel | 多关键词唤醒 | 语音交互设备智能便捷唤醒 |
| nanotrack_backbone_sim.kmodel | 纳米跟踪器骨干网络 | 智能安防、交通监控 |
| nanotracker_head_calib_k230.kmodel | 针对 k230 平台优化的纳米跟踪器头部校准 | 智能安防、交通监控 |
| ocr_det_int16.kmodel | 光学字符识别检测 | 文档扫描、票据识别、交通标志识别 |
| ocr_rec_int16.kmodel | 光学字符识别识别 | 文档扫描、票据识别、交通标志识别 |
| recognition.kmodel | 通用识别 | 根据具体场景确定 |
| zh_fastspeech_1_f32.kmodel | 中文语音合成（基于 FastSpeech 网络） | 语音播报、智能客服 |
| zh_fastspeech_2.kmodel | 中文语音合成（基于 FastSpeech 网络） | 语音播报、智能客服 |
