Sapiens Seg 1b
Sapiensは3億枚の人間画像で事前学習されたビジョントランスフォーマーモデルで、人間中心のセグメンテーションタスクに特化し、1K高解像度推論をサポートします。
ダウンロード数 146
リリース時間 : 9/10/2024
モデル概要
Seg-Sapiens-1Bは人間画像セグメンテーション専用に設計されたビジョントランスフォーマーモデルで、28種類の身体部位を正確に分割でき、アノテーションデータが不足している場合や合成データの場合でも優れた汎化性能を維持します。
モデル特徴
高解像度サポート
1024×1024解像度入力をネイティブサポートし、高精度セグメンテーションタスクに適しています。
データ効率性
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データの場合でも、実データに対する良好な汎化能力を維持します。
大規模事前学習
3億枚の人間画像で事前学習されており、強力な特徴抽出能力を備えています。
モデル能力
人間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
手術計画支援
術前に人体の臓器や組織を正確に分割し、手術計画を支援します。
仮想現実
バーチャルアバター作成
高精細な仮想人物像の作成に使用され、正確な身体部位分割をサポートします。
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