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Dinov2 Base ONNX
これはfacebook/dinov2-baseモデルのONNXフォーマット版で、コンピュータビジョンタスクに適しています。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 4/14/2025
モデル概要
DINOv2は自己教師あり学習の視覚モデルで、画像分類、物体検出、セグメンテーションなど様々なコンピュータビジョンタスクに適用可能です。
モデル特徴
自己教師あり学習
大量の注釈データが不要で訓練可能、様々な視覚タスクに適用可能。
マルチタスク適応性
画像分類、物体検出、セグメンテーションなど多様なコンピュータビジョンタスクに利用可能。
ONNXフォーマット
ONNXフォーマットに変換後、様々なプラットフォームやフレームワークで効率的に実行可能。
モデル能力
画像特徴抽出
画像分類
物体検出
画像セグメンテーション
使用事例
コンピュータビジョン
画像分類
画像内容を分類識別
物体検出
画像内の特定オブジェクトとその位置を識別
画像セグメンテーション
画像の各ピクセルを分類
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