Depth Anything V2 Metric Indoor Large Hf
Depth Anything V2をHypersim合成データセットで屋内メトリック深度推定用にファインチューニングしたバージョン、transformersライブラリ互換。
3Dビジョン
Transformers

D
depth-anything
47.99k
9
Depth Anything V2 Metric Indoor Base Hf
Depth Anything V2モデルを基に、屋内計量深度推定タスク向けにHypersim合成データセットでファインチューニングしたバージョン
3Dビジョン
Transformers

D
depth-anything
9,056
1
Depth Anything V2 Metric Indoor Small Hf
Depth Anything V2を基に、屋内計量深度推定タスク向けにファインチューニングされたモデル。合成データセットHypersimで訓練され、transformersライブラリと互換性があります。
3Dビジョン
Transformers

D
depth-anything
750
2
Depth Anything V2 Metric Outdoor Small Hf
Depth Anything V2をベースにしたファインチューニング版で、屋外シーンのメトリック深度推定のために設計され、合成データセットVirtual KITTIで訓練されています。
3Dビジョン
Transformers

D
depth-anything
459
1
Depth Anything V2 Metric Outdoor Base Hf
Depth Anything V2を合成Virtual KITTIデータセットで屋外メトリック深度推定タスク向けにファインチューニングしたバージョン、transformersライブラリ互換
3Dビジョン
Transformers

D
depth-anything
436
0
Depth Anything V2 Metric Outdoor Large Hf
Apache-2.0
Depth Anything V2を屋外メトリック深度推定タスク向けにファインチューニングしたバージョンで、合成データセットVirtual KITTIを使用してトレーニング
3Dビジョン
Transformers

D
depth-anything
3,662
6
Coreml Depth Anything V2 Small
Apache-2.0
Depth Anything V2 はDPTアーキテクチャに基づく深度推定モデルで、DINOv2バックボーンネットワークを採用し、大規模な合成データと実データでトレーニングされ、精密かつロバストな深度予測を実現します。
3Dビジョン
C
apple
67
58
Coreml Depth Anything Small
Apache-2.0
Depth AnythingはDPTアーキテクチャとDINOv2バックボーンネットワークに基づく深度推定モデルで、約6200万枚の画像で訓練され、相対的および絶対的深度推定タスクで最先端の結果を達成しています。
3Dビジョン
C
apple
51
36
Zoedepth Nyu
MIT
ZoeDepthは単眼深度推定のためのモデルで、特にNYUデータセットでファインチューニングされており、ゼロショット転移とメトリック深度推定が可能です。
3Dビジョン
Transformers

Z
Intel
1,279
1
Depth Anything Large Hf
Apache-2.0
Depth AnythingはDPTアーキテクチャとDINOv2バックボーンネットワークに基づく深度推定モデルで、約6200万枚の画像でトレーニングされ、相対的および絶対的深度推定タスクで最先端の結果を達成しました。
3Dビジョン
Transformers

D
LiheYoung
147.17k
51
Depth Anything Base Hf
Apache-2.0
Depth AnythingはDPTアーキテクチャとDINOv2バックボーンネットワークに基づく深度推定モデルで、約6200万枚の画像でトレーニングされ、ゼロショット深度推定の先進的な性能を実現しています。
3Dビジョン
Transformers

D
LiheYoung
4,101
10
Depth Anything Small Hf
Apache-2.0
Depth AnythingはDPTアーキテクチャに基づく深度推定モデルで、DINOv2バックボーンネットワークを採用し、約6200万枚の画像でトレーニングされ、相対的および絶対的深度推定タスクで優れた性能を発揮します。
3Dビジョン
Transformers

D
LiheYoung
97.89k
29
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