在计算机视觉领域，有许多AI工具在排行榜中名列前茅。这些工具利用人工智能技术，能够帮助实现图像识别、目标检测、图像分割等任务。以下是一些在计算机视觉领域排行榜中名列前茅的AI工具：

1. TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，被广泛应用于计算机视觉任务中。它提供了丰富的工具和库，支持图像分类、目标检测、语义分割等任务。

2. PyTorch：PyTorch是另一个热门的开源机器学习框架，由Facebook开发。它提供了强大的计算图和自动微分功能，使得计算机视觉任务的开发更加高效和灵活。

3. OpenCV：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持图像处理、特征提取、目标检测等任务，并且具有跨平台和高性能的特点。

4. Caffe：Caffe是一个专注于卷积神经网络的深度学习框架，被广泛应用于计算机视觉任务中。它具有高效的计算速度和内存管理能力，适合处理大规模的图像数据集。

5. Darknet：Darknet是一个轻量级的深度学习框架，特别适用于目标检测和图像分割任务。它具有快速的推理速度和较小的模型尺寸，适合在嵌入式设备上部署。

6. MXNet：MXNet是一个可扩展的深度学习框架，支持多种编程语言和硬件平台。它提供了高效的图像处理功能，能够加速计算机视觉任务的开发和部署。

7. Keras：Keras是一个高级神经网络库，可以作为TensorFlow、Theano或CNTK等后端的接口。它提供了简洁易用的API，方便开发者进行快速原型设计和实验。

8. Fast.ai：Fast.ai是一个基于PyTorch的深度学习库，旨在让开发者更容易地应用深度学习技术。它提供了高层次的API和预训练模型，适合初学者和快速开发。

这些AI工具在计算机视觉领域表现出色，被广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等任务中。它们的出色性能和丰富的功能使得开发者能够更加高效地开发和部署计算机视觉应用。此外，这些工具还具有广泛的社区支持和文档资源，使得开发者能够更容易地学习和使用它们。总之，这些AI工具在计算机视觉领域的排行榜中名列前茅，为实现各种视觉任务提供了强大的支持。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， 使用AI巴士可以体验先进的人工智能语言模型，设置不同的角色来创建属于自己的对话场景，获得深思熟虑的艺术灵感等。