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Transformerエンコーダー

# Transformerエンコーダー

Dinov2 Base
Apache-2.0
DINOv2手法でトレーニングされた視覚Transformerモデル、自己教師あり学習で画像特徴を抽出
画像分類 Transformers
D
facebook
1.9M
126
Dit Large Finetuned Rvlcdip
IIT-CDIPで事前学習し、RVL-CDIPでファインチューニングされた文書画像分類モデル、Transformerアーキテクチャを採用
画像分類 Transformers
D
microsoft
67
8
Vit Large Patch32 224 In21k
Apache-2.0
このビジュアルTransformer（ViT）モデルは、ImageNet-21kデータセットで事前学習され、画像分類タスクに適しています。
画像分類
V
google
4,943
1
Mit B2
その他
SegFormerはTransformerベースのセマンティックセグメンテーションモデルで、エンコーダーはImagenet-1kでファインチューニングされています。
画像セグメンテーション Transformers
M
nvidia
13.86k
4
Vit Large Patch16 224 In21k
Apache-2.0
ImageNet-21kデータセットで事前学習されたVision Transformerモデルで、画像特徴抽出や下流タスクのファインチューニングに適しています。
画像分類
V
google
92.63k
26
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L
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対話システム Transformers 英語
C
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2,691
6
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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
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