Upernet Convnext Large
MIT
ConvNeXt-LargeエンコーダーをベースにしたUPerNetセマンティックセグメンテーションモデル、ADE20Kなどのシーン解析タスクに適しています
画像セグメンテーション
U
smp-hub
54
0
Zoobot Encoder Euclid
Apache-2.0
timmライブラリに基づいて構築された画像分類モデルで、zoobot-encoder-convnext_nanoをベースモデルとし、画像分類能力を備えています。
画像分類
Z
mwalmsley
206
1
Convnext Nano.cosface Ms1mv3
MS1MV3データセットで訓練されたConvNeXt-Nano顔認識モデル、timmフレームワーク互換
人の顔に関係がある
C
gaunernst
65
0
Convnext Tiny 224 Wikiart
Apache-2.0
このモデルはfacebook/convnext-tiny-224をhuggan/wikiartデータセットでファインチューニングした画像分類モデルで、主に芸術作品の分類タスクに使用されます。
画像分類
Transformers

C
davanstrien
16
0
CLIP Convnext Xxlarge Laion2b S34b B82k Augreg
MIT
LAION-2BデータセットでトレーニングされたCLIP ConvNeXt-XXLargeモデルで、OpenCLIPフレームワークで実装されており、ViTアーキテクチャ以外で初めて>79%のImageNetゼロショット精度を達成したCLIPモデル
テキスト生成画像
C
laion
6,616
9
CLIP Convnext Large D 320.laion2B S29b B131k Ft
MIT
ConvNeXt-Largeアーキテクチャに基づくCLIPモデルで、LAION-2Bデータセットでトレーニングされ、ゼロショット画像分類と画像テキスト検索タスクをサポートします。
テキスト生成画像
TensorBoard

C
laion
3,810
3
CLIP Convnext Large D.laion2b S26b B102k Augreg
MIT
LAION-2Bデータセットでトレーニングされた大規模ConvNeXt-Large CLIPモデル、ゼロショット画像分類と画像テキスト検索タスクをサポート
テキスト生成画像
TensorBoard

C
laion
80.74k
5
Autotrain Convnext Test Masterage 2947785378
これはAutoTrainを使用してトレーニングされたマルチクラス画像分類モデルで、ConvNeXtアーキテクチャに基づいており、汎用画像分類タスクに適しています。
画像分類
Transformers

A
ivensamdh
18
0
CLIP Convnext Base W 320 Laion Aesthetic S13b B82k Augreg
MIT
ConvNeXt-Baseアーキテクチャに基づくCLIPモデルで、LAION-5Bの美的サブセットでトレーニングされ、320x320解像度の画像分類をサポート
テキスト生成画像
TensorBoard

C
laion
4,430
4
CLIP Convnext Base W Laion2b S13b B82k Augreg
MIT
ConvNeXt-Baseアーキテクチャを基にしたCLIPモデルで、OpenCLIPを使用してLAION-5Bのサブセットでトレーニングされ、ゼロショット画像分類タスクに焦点を当てています
テキスト生成画像
TensorBoard

C
laion
40.86k
7
CLIP Convnext Base W 320 Laion Aesthetic S13b B82k
MIT
ConvNeXt-Baseアーキテクチャに基づくCLIPモデルで、LAION-5Bのサブセットでトレーニングされ、ゼロショット画像分類と画像テキスト検索タスクに適しています。
テキスト生成画像
TensorBoard

C
laion
12.67k
3
CLIP Convnext Base W Laion Aesthetic S13b B82k
MIT
LAION-AestheticデータセットでトレーニングされたConvNeXt-BaseアーキテクチャのCLIPモデルで、ゼロショット画像分類とクロスモーダル検索タスクをサポート
テキスト生成画像
TensorBoard

C
laion
703
5
CLIP Convnext Base W Laion2b S13b B82k
MIT
ConvNeXt-Baseアーキテクチャに基づくCLIPモデルで、LAION-5Bサブセットでトレーニングされ、ゼロショット画像分類と画像テキスト検索タスクをサポート
テキスト生成画像
C
laion
4,522
5
Convnext Tiny 224 Finetuned Eurosat Albumentations
Apache-2.0
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。
画像分類
Transformers

C
jypasona
18
0
Convnext Small 224 Leicester Binary
Apache-2.0
facebook/convnext-small-224を基に二値分類タスクで微調整した画像分類モデルで、評価セットでF1スコア0.9620を達成
画像分類
Transformers

C
davanstrien
13
0
Convnext Tiny 224 Album Vit
Apache-2.0
ConvNeXt-Tinyアーキテクチャに基づく視覚モデルで、画像分類タスクに微調整されています
画像分類
Transformers

C
venetis
32
0
Convnext Tiny 224 Finetuned On Unlabelled IA With Snorkel Labels
これはConvNeXt-Tinyアーキテクチャに基づくコンピュータビジョンモデルで、スノーケルで生成された擬似ラベルを使用して教師なしデータで微調整されています
画像分類
Transformers

C
ImageIN
14
0
Dog Food Convnext Tiny 224
このモデルは、Dogs vs FoodデータセットでトレーニングされたConvNeXt-Tinyアーキテクチャの画像分類モデルで、犬と食べ物の画像を区別するために特別に設計されています。
画像分類
Transformers

D
sasha
14
0
Convnext Base 224 22k 1k Orig Cats Vs Dogs
Apache-2.0
ConvNeXtアーキテクチャに基づく猫と犬の画像分類モデルで、cats_vs_dogsデータセットでファインチューニングされ、精度は99.73%に達しています
画像分類
Transformers

C
efederici
39
0
Convnext Manuscript Iiif
Apache-2.0
ConvNeXtアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、手稿画像分類タスクに特化
画像分類
Transformers

C
davanstrien
25
0
Convnext FaceMask Finetuned
Apache-2.0
ConvNeXtアーキテクチャを採用したマスク検出モデルで、Face-Mask18Kデータセットで訓練され、精度は99.61%に達します。
画像分類
Transformers

C
AkshatSurolia
26
1
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