Rtdetr R50vd
Apache-2.0
RT-DETRは初のリアルタイムエンドツーエンド物体検出器で、効率的なハイブリッドエンコーダとクエリ選択メカニズムによりYOLOシリーズを超える速度と精度のバランスを実現
物体検出
Transformers 英語

R
PekingU
29.40k
27
Rtdetr R50vd Coco O365
Apache-2.0
RT-DETRは初のリアルタイムエンドツーエンド物体検出器で、効率的なハイブリッドエンコーダーと不確実性最小化クエリ選択メカニズムにより、COCOデータセットで53.1% AP、108 FPSの性能を達成しました。
物体検出
Transformers 英語

R
PekingU
111.17k
11
Rtdetr R18vd Coco O365
Apache-2.0
初のリアルタイムエンドツーエンド物体検出器、ハイブリッドエンコーダとクエリ選択メカニズムによりNMS不要の効率的な検出を実現
物体検出
Transformers 英語

R
PekingU
952
4
Rtdetr R34vd
Apache-2.0
RT-DETRは初のリアルタイムエンドツーエンド物体検出Transformerモデルで、効率的なハイブリッドエンコーダとクエリ選択メカニズムにより高速高精度検出を実現
物体検出
Transformers 英語

R
PekingU
512
3
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