Dinov2.large.patch 14
DINOv2 largeは自己教師あり学習に基づく大規模視覚特徴抽出モデルで、ロバストな画像特徴表現を生成できます。
ダウンロード数 20
リリース時間 : 8/7/2024
モデル概要
DINOv2 largeは自己教師あり学習に基づく視覚特徴抽出モデルで、主に画像特徴抽出タスクに使用されます。大規模な教師なし学習で訓練され、高品質な画像特徴表現を生成でき、様々な下流視覚タスクに適用可能です。
モデル特徴
自己教師あり学習
教師なし学習方式で訓練され、大量の注釈データがなくても高品質な特徴表現を学習可能
ロバストな特徴抽出
画像変化に対してロバスト性を持つ視覚特徴を抽出可能
大規模事前訓練
大規模データセットで事前訓練を行い、汎用視覚特徴を学習
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
画像類似度計算
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
抽出した特徴を利用して画像類似性検索を実施
効率的で正確な画像検索結果
物体認識
事前訓練モデルとして下流の物体認識タスクに使用
認識精度の向上
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98