モデル選定

単眼深度予測

# 単眼深度予測

Distill Any Depth Small Hf

Distill-Any-Depth は、画像から深度情報を推定するための transformers アーキテクチャに基づくモデルです。

Rollingdepth V1 0

RollingDepthは動画モデルを必要としない動画深度推定手法で、単眼深度推定と動画深度推定を実現できます。

3Dビジョン英語

Depth Anything V2 Small

Depth Anything V2 Small の ONNX バージョンで、Transformers.js 向けに設計されており、単眼深度推定タスクに使用されます。

ビジュアルトランスフォーマー(ViT)に基づく単眼深度推定モデルで、140万枚の画像で訓練され、ゼロショット深度予測タスクに適しています。

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

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

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

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