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Yolos Base
YOLOSはTransformerアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、視覚タスクの効率的な処理のために設計されています。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 8/26/2023
モデル概要
YOLOS-baseはTransformerベースの物体検出モデルで、DETRに似たアーキテクチャを採用し、画像内のオブジェクト検出タスクに適しています。
モデル特徴
Transformerアーキテクチャ
物体検出にTransformerアーキテクチャを採用し、従来のCNNベース手法とは異なる
ONNXサポート
ONNX形式の重みを提供し、Web端末での展開が容易
効率的な検出
効率的な物体検出のために設計され、精度と速度のバランスを取る
モデル能力
画像物体検出
多クラスオブジェクト認識
バウンディングボックス予測
使用事例
コンピュータビジョン
インテリジェント監視
監視ビデオにおける物体検出と追跡に使用
自動運転
道路上の車両、歩行者、障害物をリアルタイム検出
産業応用
品質検査
生産ライン上の製品欠陥検出
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