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リアルタイムシーン分析

# リアルタイムシーン分析

Rfdetr Large ONNX
Apache-2.0
RF-DETR Large は DETR アーキテクチャに基づく物体検出モデルで、画像内の物体を効率的に検出するために設計されています。
物体検出 Transformers
R
onnx-community
23
2
Rfdetr Base ONNX
Apache-2.0
DETR アーキテクチャに基づく物体検出モデルで、一般的な物体検出タスクに適しています
物体検出 Transformers
R
onnx-community
43
2
Metric3d Vit Small
transformers.js ベースの深度推定モデルで、単一画像から深度情報を予測します。
3Dビジョン Transformers
M
onnx-community
40
2
Bbsnet
MIT
BBS-NetはRGB-D顕著物体検出のための深層学習モデルで、分岐バックボーン戦略のネットワーク構造を採用し、RGB画像と深度画像データを効果的に処理できます。
画像セグメンテーション Transformers
B
RGBD-SOD
21
3
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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
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
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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
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