Sapiens Seg 1b Torchscript
Sapiensは3億枚の1024×1024解像度人体画像で事前学習されたビジョントランスフォーマーシリーズで、人体中心の視覚タスク向けに設計され、優れた汎化能力を備えています。
ダウンロード数 892
リリース時間 : 9/9/2024
モデル概要
このモデルは116.9億パラメータのビジョントランスフォーマーで、微調整後に28種類の人体部位の高解像度画像セグメンテーションタスクに使用できます。
モデル特徴
高解像度サポート
1K高解像度推論(1024×768)をネイティブサポートし、精密な人体部位セグメンテーションに適しています。
強力な汎化能力
アノテーションデータが不足している場合や完全に合成された場合でも、実データに対する優れた汎化能力を発揮します。
大規模事前学習
3億枚の1024×1024解像度人体画像で事前学習されており、豊富な視覚表現能力を備えています。
モデル能力
人体画像セグメンテーション
28種類の身体部位認識
高解像度画像処理
使用事例
医療画像
手術計画補助
術前の人体各部位の精密なセグメンテーションと可視化に使用
手術計画の精度向上
バーチャルフィッティング
仮想衣服フィッティング
人体部位を正確にセグメント化することで、よりリアルな仮想試着効果を実現
ECユーザー体験の向上
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