# 物体検出

YOLOv11ベースの物体検出モデルで、衛星画像からプールを検出します。

YOLOv8フレームワークをファインチューニングしたナンバープレート検出モデルで、自動運転や交通監視シナリオに適しています

microsoft/conditional-detr-resnet-50をファインチューニングした物体検出モデルで、特定シナリオにおける物体検出タスクに適しています

facebook/detr-resnet-50モデルを船舶データセットで20エポックファインチューニングした物体検出モデル

このモデルはFacebookのDETR-ResNet-50-DC5アーキテクチャを基に、バッタ検出データセットでファインチューニングされた物体検出モデルです。

このモデルはmicrosoft/conditional-detr-resnet-50をファインチューニングした物体検出モデルで、ゴミ検出タスク専用に設計されており、トレーニング時にデータ拡張技術が使用されました。

Florence-2はマイクロソフトが開発した先進的な視覚基盤モデルで、プロンプトベースのパラダイムを用いて様々な視覚および視覚-言語タスクを処理します。

Florence-2はマイクロソフトが開発した先進的な視覚基盤モデルで、プロンプトベースのアプローチで幅広い視覚と言語タスクを処理します。

RT-DETRアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、COCOとObjects365データセットの事前学習に基づきCPPE-5データセット向けにファインチューニング

これはADE20K-miniデータセットでファインチューニングされたMask2Formerモデルで、画像中の「人」と「車」のカテゴリを識別するインスタンスセグメンテーションタスク専用です。

このモデルはApache-2.0ライセンスに基づくオープンソースモデルで、アブハズ語をサポートし、主に物体検出タスクに使用されます。

YOLOv8ベースの物体検出モデルで、火災や煙のシーンを検出するために特別に設計されています。

PubTables1Mデータセットで学習されたテーブルトランスフォーマーモデルで、ドキュメント内の表構造認識に使用されます。

facebook/detr-resnet-50をベースに画像フォルダデータセットでファインチューニングしたDETR物体検出モデル

facebook/detr-resnet-101を食品画像データセットでファインチューニングした物体検出モデル

facebook/detr-resnet-50をベースにファインチューニングしたモデルで、物体検出タスクに使用されます

このモデルはfacebook/detr-resnet-50をblood-cell-object-detectionデータセットでファインチューニングしたバージョンで、血球オブジェクト検出タスクに使用されます。

DETA-ResNet-50アーキテクチャを血球物体検出データセットでファインチューニングしたモデルで、医療画像解析に適しています

facebook/detr-resnet-50をベースにファインチューニングしたモデルで、物体検出タスクに使用

facebook/detr-resnet-50をファインチューニングした雑草検出モデルで、コンピュータビジョンタスクに適しています。

YOLOSはTransformerアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、視覚タスクの効率的な処理のために設計されています。

YOLOS-small は Transformer アーキテクチャに基づく小型の物体検出モデルで、効率的な視覚タスク向けに設計されています。

facebook/detr-resnet-50をベースにCOCOデータセットでファインチューニングした物体検出モデル

facebook/detr-resnet-50をベースにファインチューニングしたモデル、具体的な用途は明記されていない

このモデルはDeTrアーキテクチャに基づき、5000枚の表検出画像で事前学習後、特定の表検出タスク向けに微調整されたバージョンです

facebook/detr-resnet-50をファインチューニングしたモデル、具体的な用途は明記されていません

Transformerアーキテクチャに基づくエンドツーエンドの物体検出モデル、ResNet-101特徴抽出器を組み合わせ

facebook/detr-resnet-50を微調整したOCRモデルで、物体検出タスクに使用

facebook/detr-resnet-50モデルをファインチューニングしたキーボード検出モデルで、画像内のキーボード認識タスクに使用されます。

facebook/detr-resnet-50を基にファインチューニングしたモデルで、物体検出タスクに使用

facebook/detr-resnet-50をベースにbeyond_words_23データセットでファインチューニングした視覚的物体検出モデル

CPPE-5データセットでファインチューニングされたDETR物体検出モデル

facebook/detr-resnet-50をファインチューニングした表検出モデル、table_detection_lightデータセットで学習

YOLOv8mベースの航空機物体検出モデルで、plane-detectionデータセットで優れた性能を発揮します。

YOLOv8nベースの物体検出モデルで、フォークリフトと作業員の検出に特化しています。

YOLOv5nベースの軽量フォークリフト物体検出モデル、フォークリフト認識に最適化

COCO 2017物体検出データセットでファインチューニングされたYOLOS小型モデル、Vision Transformerアーキテクチャを使用した効率的な物体検出

COCO 2017物体検出データセットでファインチューニングされたYOLOSモデル、Vision Transformerアーキテクチャを採用し、物体検出タスクに適しています。

視覚Transformer（ViT）ベースの物体検出モデルで、DETR損失関数を使用して訓練され、COCOデータセットで優れた性能を発揮します。

COCO 2017物体検出データセットでファインチューニングされたYOLOSモデル、Vision Transformerアーキテクチャを使用した効率的な物体検出を実現。