%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Segformer B0 Crop Detection
その他
nvidia/segformer-b0-finetuned-ade-512-512をベースにファインチューニングした農作物分割モデルで、512x512解像度の画像分割タスクに適しています
画像セグメンテーション
Transformers
TransformersS
BigR-Oclock
221
0
Segformer B0 Finetuned Human Parsing
その他
MIT-B0アーキテクチャをベースに微調整した人体解析モデルで、画像中の人体部位の分割認識に使用
画像セグメンテーション Transformers
TransformersS
Lexic0n
25
0
Segformer B0 Finetuned Human Parsing
その他
SegFormer-B0アーキテクチャをベースにファインチューニングした人体解析モデルで、画像中の人体部位のセグメンテーションと認識に使用されます
画像セグメンテーション Transformers
TransformersS
matei-dorian
16
0
Convnextv2 Femto.fcmae
ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、完全畳み込みマスク自己符号化器フレームワーク（FCMAE）を使用して事前学習されています。
画像分類 Transformers
TransformersC
timm
166
0
Convnextv2 Atto.fcmae
ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、全畳み込みマスク自己符号化器フレームワーク(FCMAE)を使用して事前学習されており、画像分類や特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
TransformersC
timm
485
0
Test Model
Randeng-Pegasus-238M-Summary-Chineseは、IDEA-CCNLによって開発されたPEGASUSアーキテクチャに基づく中国語要約生成モデルで、中国語テキストの要約生成に特化しています。
テキスト生成 Transformers 中国語
Transformers 中国語T
dongxq
16
0
Deit Tiny Distilled Patch16 224
Apache-2.0
このモデルは蒸留版データ効率的画像Transformer（DeiT）で、ImageNet-1kにおいて224x224解像度で事前学習と微調整を行い、教師モデルから効率的に学習します。
画像分類 Transformers
TransformersD
facebook
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