モデル選定

インスタンスセグメンテーション最適化

# インスタンスセグメンテーション最適化

Swf Trained Model

このモデルはmukesh3444/window_detection_modelをベースに、nagarajuthirupathi/indoor_window_detection_swfデータセットで微調整した画像セグメンテーションモデルで、室内の窓検出タスクに特化しています。

画像セグメンテーション

nagarajuthirupathi

Mask2former Swin Large Cityscapes Instance

Swin大規模アーキテクチャに基づく統一画像分割モデル、インスタンス/セマンティック/パノラマ分割タスクをサポート

画像セグメンテーション

Mask2former Swin Small Coco Instance

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、COCOデータセットでインスタンスセグメンテーションタスク用に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

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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

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Transformers 複数言語対応

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

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

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