确定“最佳”计算机视觉行业实验室取决于具体标准，例如研究成果、实际影响和开发者资源。 但是，Meta AI Research (FAIR) 被广泛认为是顶级竞争者之一。 FAIR 一直在产生基础研究、开源工具和可扩展的应用程序，这些都直接影响学术界和工业界。 他们的工作涵盖核心视觉任务，例如对象检测、分割和 3D 重建，以及 AR/VR、内容审核和机器人技术中的应用。 FAIR 强调开放协作和可访问的工具，使其成为寻求尖端资源的开发者的实用选择。
FAIR 的贡献包括广泛采用的框架，例如用于对象检测和分割的 Detectron2 以及用于自监督视觉学习的 DINOv2。 这些工具的设计充分考虑了开发者的可用性，提供预训练的模型、模块化代码库和清晰的文档。 例如，Detectron2 简化了训练自定义模型以执行实例分割等任务，这对于医疗成像或自主系统中的应用至关重要。 FAIR 还在顶级会议 (CVPR, ICCV) 上广泛发布关于视觉变换器和少样本学习等主题的文章，通常会发布代码和数据集。 这种透明性允许开发者复制结果或调整方法以用于他们的项目。
FAIR 的独特之处在于它将研究与 Meta 的产品生态系统集成在一起。 Segment Anything Model (SAM) 等项目展示了实验室创新如何转化为实用工具 - SAM 能够以最少的用户输入进行交互式图像分割，该功能现在已在 Meta 的 AR 工具中使用。 FAIR 还与学术机构合作并主办挑战赛，例如 Ego4D 数据集计划，该计划侧重于用于 AR/VR 的以自我为中心的视觉。 对于开发者而言，FAIR 的 GitHub 存储库、教程和活跃的社区论坛提供了实现最先进的视觉系统的直接途径。 虽然 Google DeepMind 或 Microsoft Research 等实验室在特定领域表现出色，但 FAIR 的开放访问、应用研究和开发者支持相结合使其成为实践技术专业人士的杰出选择。