Llmdet Swin Base Hf
LLMDetは大規模言語モデル監視に基づくオープン語彙物体検出器で、ゼロショット物体検出を実現できます。
ダウンロード数 605
リリース時間 : 4/6/2025
モデル概要
LLMDetはCVPR2025で発表されたハイライト論文モデルで、大規模言語モデルの監視学習を通じて強力なオープン語彙物体検出能力を実現し、特にゼロショットシナリオでの物体検出タスクに適しています。
モデル特徴
オープン語彙物体検出
トレーニングデータに存在しないカテゴリを検出でき、ゼロショット学習を実現します。
大規模言語モデル監視
大規模言語モデルの意味理解能力を活用して物体検出性能を向上させます。
ゼロショット能力
特定カテゴリのトレーニングデータがなくても新しいカテゴリの物体を検出できます。
モデル能力
ゼロショット物体検出
オープン語彙認識
多カテゴリ物体検出
使用事例
コンピュータビジョン
未知物体検出
未知のシーンでトレーニングデータに存在しない物体カテゴリを検出します。
未見の物体を正確に識別・位置特定できます。
オープンワールド物体検出
オープン環境で様々な物体を検出し、全てのカテゴリを事前定義する必要がありません。
検出システムの柔軟性と適応性を向上させます。
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