%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)
Dfine Small Obj365
Apache-2.0
D-FINEはリアルタイム物体検出モデルで、DETRモデル内のバウンディングボックス回帰タスクを再定義することで、卓越した位置特定精度を実現しています。
物体検出
Transformers 英語
Transformers 英語D
ustc-community
1,153
1
Dfine Large Obj365
Apache-2.0
D-FINEは強力なリアルタイム物体検出器で、DETRモデル内のバウンディングボックス回帰タスクを再定義することで卓越した位置特定精度を実現しました。
物体検出 Transformers 英語
Transformers 英語D
ustc-community
785
2
Dfine Medium Obj2coco
Apache-2.0
D-FINE はリアルタイム物体検出モデルで、バウンディングボックス回帰タスクを再定義することで卓越した位置特定精度を実現しました。
物体検出 Transformers 英語
Transformers 英語D
ustc-community
3,610
4
Dfine Large Obj2coco E25
Apache-2.0
D-FINEはリアルタイム物体検出モデルで、DETRモデルのバウンディングボックス回帰タスクを再定義することで卓越した位置特定精度を実現しました。
物体検出 Transformers 英語
Transformers 英語D
ustc-community
217
4
Dfine Small Coco
Apache-2.0
D-FINE は DETR アーキテクチャを改良したリアルタイム物体検出モデルで、バウンディングボックス回帰タスクを再定義することで卓越した位置特定精度を実現しています。
物体検出 Transformers 英語
Transformers 英語D
ustc-community
3,202
12
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
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
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