Birefnet Dynamic
MIT
BiRefNetは高解像度バイナリ画像セグメンテーションのための先進的なモデルで、特に背景除去やマスク生成タスクに優れています。
画像セグメンテーション
Transformers

B
ZhengPeng7
431
0
DPT
MIT
PyTorchベースの画像セグメンテーションモデル、Transformerアーキテクチャを使用した高密度予測タスク
画像セグメンテーション
Safetensors
D
vedantdalimkar
92
0
U 2 Net
Apache-2.0
U-2-Netは画像セグメンテーションタスク専用に設計された深層学習モデルで、特に精密なマスク生成に優れています。
画像セグメンテーション
Transformers 英語

U
BritishWerewolf
31
0
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

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

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