Test2
Apache-2.0
FoodSeg103は7,118枚の食品画像データセットで、104種類の食材カテゴリーにアノテーションされ、各画像平均6種類の食材ラベルとピクセルレベルのマスクが付与されています。
画像セグメンテーション
Transformers

T
mccaly
22
1
Upernet Swin Base
MIT
UperNetはセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークで、Swin Transformerをバックボーンネットワークとして採用し、効率的にピクセルレベルのセマンティックアノテーションを行うことができます。
画像セグメンテーション
Transformers 英語

U
openmmlab
700
2
Upernet Convnext Xlarge
MIT
UperNetはセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークで、ConvNeXtをバックボーンネットワークとして採用し、各ピクセルのセマンティックラベルを予測できます。
画像セグメンテーション
Transformers 英語

U
openmmlab
659
2
Upernet Convnext Base
MIT
UperNetはセマンティックセグメンテーションのためのフレームワークで、ConvNeXtをバックボーンネットワークとして採用し、各ピクセルのセマンティックラベルを予測できます。
画像セグメンテーション
Transformers 英語

U
openmmlab
178
1
Deeplabv3p Resnet50
Keras実装のDeepLabV3+アーキテクチャ、ピクセルレベルのマルチクラスセマンティックセグメンテーションタスク用
画像セグメンテーション
D
keras-io
175
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