# 密な予測

Lotus Depth G V2 1 Disparity
Apache-2.0
蓮花モデルシリーズの深度推定モデルで、拡散モデル技術を用いて高品質な密予測を実現
3Dビジョン
L
jingheya
517
2
Dpt Swinv2 Base 384
MIT
DPT (密な予測トランスフォーマー) モデルは140万枚の画像でトレーニングされ、単眼深度推定に使用されます。このモデルはSwinv2をバックボーンネットワークとして使用し、高精度な深度予測タスクに適しています。
3Dビジョン Transformers
D
Intel
182
0
Dpt Dinov2 Large Kitti
Apache-2.0
このモデルはDINOv2をバックボーンネットワークとして採用したDPTフレームワークで、深度推定タスクに焦点を当てています。
3Dビジョン Transformers
D
facebook
26
2
Dpt Dinov2 Base Nyu
Apache-2.0
DINOv2をバックボーンとして使用するDPTモデルで、深度推定タスクに用いられます。
3Dビジョン Transformers
D
facebook
146
0
Dpt Dinov2 Base Kitti
Apache-2.0
DINOv2をバックボーンとして使用するDPTフレームワーク、深度推定タスク用
3Dビジョン Transformers
D
facebook
446
2
Dpt Dinov2 Small Kitti
Apache-2.0
DINOv2をバックボーンとして採用したDPTモデルで、深度推定タスクに使用されます。
3Dビジョン Transformers
D
facebook
710
7
Dpt Dinov2 Small Nyu
Apache-2.0
DINOv2をバックボーンとして使用したDPTモデルで、深度推定タスクに用いられます。
3Dビジョン Transformers
D
facebook
23
2
Pvt Tiny 224
Apache-2.0
ピラミッド視覚トランスフォーマー(PVT)は、トランスフォーマーアーキテクチャに基づく視覚モデルで、画像分類タスク向けに設計されています。
画像分類 Transformers
P
Xrenya
25
0
Dpt Hybrid Midas
Apache-2.0
ビジョントランスフォーマー(ViT)に基づく単眼深度推定モデル、140万枚の画像でトレーニング
3Dビジョン Transformers
D
Intel
224.05k
94
Dpt Large Ade
Apache-2.0
これはADE20kデータセットでファインチューニングされた密な予測トランスフォーマー(DPT)モデルで、セマンティックセグメンテーションタスクに使用されます。
画像セグメンテーション Transformers
D
Intel
3,497
8
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