モデル選定

Albumentations拡張

# Albumentations拡張

Diagram Detr R50 Finetuned

このモデルはDETRアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、bpmn-shapesデータセットでファインチューニングされており、図表要素の検出タスクに適しています。

Convnext Tiny 224 Finetuned Eurosat Albumentations

ConvNeXt-Tinyアーキテクチャに基づく微調整画像分類モデルで、EuroSATデータセットで98.15%の精度を達成

Convnext Tiny 224 Finetuned Eurosat Albumentations

このモデルはConvNeXt-Tinyアーキテクチャを基に、EuroSATデータセットでファインチューニングされた画像分類モデルで、albumentationsを使用したデータ拡張を行い、評価セットで98.48%の精度を達成しました。

Convnext Tiny 224 Finetuned Eurosat Albumentations

ConvNeXt-Tinyアーキテクチャに基づくファインチューニングモデルで、画像分類タスク向けに最適化されており、EuroSATデータセットで優れた性能を発揮

おすすめAIモデル

Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It I1 GGUF

Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-itの量子化バージョンで、多言語画像記述タスクをサポートします。

画像生成テキスト

Transformers 複数言語対応

Nunchaku Flux.1 Dev Colossus

Colossus Project FluxのNunchaku量子化バージョンで、テキストプロンプトに基づいて高品質な画像を生成することを目的としています。このモデルは、推論効率を最適化しながら、性能損失を最小限に抑えます。

画像生成英語

Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF

これはQwen2.5-VL-7Bモデルに基づく静的量子化バージョンで、画像記述生成タスクに特化し、複数の言語をサポートしています。

画像生成テキスト

Transformers 複数言語対応

Olmocr 7B 0725 FP8

olmOCR-7B-0725-FP8は、Qwen2.5-VL-7B-Instructモデルをベースに、olmOCR-mix-0225データセットで微調整した後、FP8バージョンに量子化した文書OCRモデルです。

画像生成テキスト

Transformers 英語

Lucy-128kはQwen3 - 1.7Bをベースに開発された、プロキシ型ネットワーク検索と軽量ブラウジングに特化したモデルで、モバイルデバイスでも効率的に動作します。

大規模言語モデル

Transformers 英語

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase