# エンドツーエンドトレーニング

この論文は、Vision Transformer (ViT) を画像セグメンテーションモデルとして再解釈する方法を提案し、ViTが画像セグメンテーションタスクで持つ可能性を示しています。

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この論文は、Vision Transformer (ViT) に基づく画像セグメンテーションモデルを提案し、ViTが画像セグメンテーションタスクで持つ可能性を明らかにしました。

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このモデルは、Vision Transformer (ViT) が画像セグメンテーションタスクで持つ可能性を明らかにし、特定のアーキテクチャ調整によりセグメンテーションタスクに適応させています。

この論文は、Vision Transformer (ViT) を画像セグメンテーションモデルとして捉える新しい視点を提案し、画像セグメンテーションタスクにおける可能性を探求しています。

このモデルは論文『あなたのViTは実際には画像セグメンテーションモデル』に基づいて開発され、画像セグメンテーションタスクのための視覚Transformerモデルです。

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この論文は、Vision Transformer (ViT) を画像セグメンテーションモデルとして再解釈する方法を提案し、ViTが画像セグメンテーションタスクで持つ可能性を示しています。

このモデルはVision Transformer (ViT)のアーキテクチャを再考することで、画像セグメンテーションタスクにおけるその可能性を示しています。

これはDETRアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、チェス駒認識タスクに特化してファインチューニングされています。

マジシャンは、自由形式のマルチイメージローカライゼーション能力を備えた初のマルチモーダル大規模言語モデルで、複雑なマルチイメージシーンにおいて高精度なローカライゼーションを実現し、70B規模のモデルを超える性能を発揮します。

YOLOv10xはYOLOシリーズの最新バージョンで、リアルタイムのエンドツーエンド物体検出に焦点を当て、より高い検出精度とより速い推論速度を提供します。

YOLOv10 はリアルタイムのエンドツーエンド物体検出モデルで、清華大学のチームによって開発され、YOLOシリーズの最新改良版に基づいています。

YOLOv10は、清華大学チームによって開発されたリアルタイムエンドツーエンド物体検出モデルで、YOLOシリーズの最新改良版です。

YOLOv10はリアルタイム物体検出モデルで、非極大抑制（NMS）などの後処理ステップを排除することで、効率的で追加コストのない物体検出を実現しています。

ゼロから構築した大規模言語モデルで、トークナイザーのトレーニング、モデル初期化、事前トレーニング、命令ファインチューニングまでの全プロセスをオープンソースで実装

このDETRモデルはSKU110K物体検出データセットでエンドツーエンドトレーニングされ、クエリ数は400に設定されており、商品棚検出などのシーンに適しています。

ControlNet v1.1は、拡散モデルに基づくニューラルネットワーク構造で、追加条件による画像生成制御に特化しており、特に画像修復タスクに適しています。

Mambaアーキテクチャに基づく3Bパラメータ規模の言語モデルで、英語テキスト生成タスクをサポートします。

facebook/detr-resnet-50をベースに画像フォルダデータセットでファインチューニングしたDETR物体検出モデル

TimesformerとBERTアーキテクチャに基づくビデオ字幕生成モデルで、ビデオコンテンツに記述的な字幕を生成できます。

EnCodecはMeta AIが開発したリアルタイム高音質ニューラルオーディオコーデックで、複数の帯域幅設定とストリーミング処理をサポートしています。

EnCodecはMeta AIが開発した高音質リアルタイムニューラルオーディオコーデックで、エンドツーエンドトレーニング方式を採用し、複数のバンド幅設定をサポートしています。

Donutアーキテクチャをファインチューニングした請求書情報抽出モデル、OCR不要でドキュメント理解を実現

変形可能な検出トランスフォーマーアーキテクチャを使用し、1203のカテゴリを含むLVISデータセットでトレーニングされた物体検出モデル

これはHuggingPicsで生成された画像分類モデルで、特定のジャンル（genres）の画像を分類するために主に使用されます。

HuggingPicsで生成された画像分類モデルで、画像内の性別（男性または女性）を識別します。

Re2Gは、知識集約型タスクのためのニューラル初期検索と再ランキングを組み合わせた生成モデルです。この質問エンコーダーは、検索のために質問をベクトルにエンコードするRe2Gシステムの構成要素です。

Re2Gは知識集約型タスクのためのニューラル検索、再ランキング、生成を統合したエンドツーエンドシステムです。このモデルはそのNQ（Natural Questions）質問エンコーダーコンポーネントです。

PyTorchで実装された画像分類モデルで、さまざまな一般的な物体カテゴリを認識可能

これはESPnet2フレームワークで訓練された韓国語テキスト音声変換(TTS)モデルで、KSSデータセットを使用し、JETSアーキテクチャを採用しています。

このモデルはfacebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした音声認識モデルで、TIMITデータセットで0.5635の単語誤り率を達成しました。

facebook/wav2vec2-baseモデルをTIMITデータセットでファインチューニングした音声認識モデル、デモンストレーション用

ESPnetフレームワークとtalromurデータセットでトレーニングされたFastSpeech2テキスト音声合成モデルで、アイスランド語の音声合成をサポートします。

LibriSpeech ASR データセットでトレーニングされた自動音声認識モデルで、英語音声をテキストに変換します。

これはESPnetフレームワークでトレーニングされたFastSpeech2テキスト音声合成(TTS)モデルで、LJSpeechデータセットを使用してトレーニングされました。

wav2vec2アーキテクチャに基づくアラビア語音声認識モデルで、Common Voiceデータセットで10エポックのトレーニングを行った。