モデル選定

工業品質検査

# 工業品質検査

Multi2convai Quality De Mbert

これはドイツ語向けに最適化されたファインチューニングMBertモデルで、品質分野に特化しており、Multi2ConvAIプロジェクトによって開発されました。

テキスト分類

Transformers ドイツ語

Multi2convai Quality En Bert

これはBERTアーキテクチャに基づき、英語品質分野のテキスト分類タスク向けにファインチューニングされたモデルで、Multi2ConvAIプロジェクトの一部です。

テキスト分類

Transformers 英語

Llama 3 2 11b Vision Electrical Components Instruct

Llama 3.2 11B Vision Instruct は視覚と言語を組み合わせたマルチモーダルモデルで、画像からテキストへのタスクをサポートします。

画像生成テキスト英語

Euclid Convnext Xxlarge 120524

低レベルの幾何知覚能力を強化するために特別に訓練されたマルチモーダル大規模言語モデル。高忠実度の視覚記述を合成することで幾何解析能力を向上

テキスト生成画像

Transformers 英語

euclid-multimodal

これはApache-2.0ライセンスで公開された物体検出モデルで、画像内の特定のオブジェクトを識別し位置を特定します。

Finetuned Nli Provenance

大規模言語モデル

大規模言語モデル

Bert Large Maths

Apache-2.0ライセンスに基づくオープンソースモデル（詳細情報は利用不可）

大規模言語モデル

google/vit-base-patch16-224をファインチューニングした視覚モデルで、評価セットでF1スコア0.9931を達成

DT Face Head Char

PyTorchで実装された物体検出モデルで、画像内の物体を識別および位置特定します。

画像セグメンテーションタスク用の深層学習モデルで、画像内の異なるオブジェクトや領域を正確に分割できます。

画像セグメンテーション

TristanPermentier

Table Detection Detr

このモデルの情報は具体的な説明が提供されておらず、紹介文を生成できません

大規模言語モデル

facebook/detr-resnet-50を微調整したひび割れ検出モデルで、建築表面のひび割れ識別タスクに適しています

Segformer B0 Finetuned Segments Test

nvidia/mit-b0をベースにbilal01/stamp-verification-testデータセットでファインチューニングした画像セグメンテーションモデル

画像セグメンテーション

汎用的な画像分類モデルで、入力画像内のオブジェクトを識別・分類できます

AutoTrainでトレーニングされた二値分類画像分類モデルで、検証セットで優れたパフォーマンスを発揮

Vit Base Railspace

google/vit-base-patch16-224-in21kを微調整したVision Transformerモデルで、評価セットで99.26%の精度を達成

HKDB SDFT Unbalanced

HKDB_SDFT_Unbalanced は画像分類タスク用のモデルで、高い精度を有しています。

Fl Image Category

microsoft/resnet-18をファインチューニングした画像分類モデルで、fl_image_category_dsデータセットでトレーニング済み

Huhao Deviation Vit Base Patch16 224 In21k

これは汎用モデルテンプレートであり、実際の情報は具体的なモデルページの内容に基づいて補充する必要があります

大規模言語モデル

3d Printed Or Not

これは画像分類モデルで、画像が3Dプリントされた物品かどうかを区別するために使用されます。

画像分類英語

Vc Bantai Vit Withoutambi Adunest V3

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、カスタムデータセットでファインチューニングされ、精度は82.18%

Rust Image Classification 3

これはPyTorchとHuggingPicsを使用して構築された画像分類モデルで、画像中の錆の状態を識別するために特別に設計されています。

Rust Image Classification 10

これはPyTorchとHuggingPicsを使用して構築された画像分類モデルで、画像中の錆びを識別するために特別に設計されています。

Rust Image Classification 8

これはPyTorchフレームワークとHuggingPicsツールで生成された画像分類モデルで、錆と非錆画像を識別するために特別に設計されています。

Rust Image Classification 1

これはPyTorchとHuggingPicsを基に構築された画像分類モデルで、画像中の錆の有無を識別するために特別に設計されています。

Rock Challenge DeiT Solo 2

これはDeiTアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、岩石粒子分類タスク専用にHuggingPicsによって自動生成されました。

PyTorchベースの画像分類モデルで、画像内の異常を検出します。

これはPyTorchフレームワークに基づく画像分類モデルで、異常検出タスク専用に設計されており、HuggingPicsツールによって自動生成されました。

Finetuned Vit Base Patch16 224 Upside Down Detector

ViT-base-patch16-224-in21kをファインチューニングした画像方向検出モデルで、画像が逆さ状態かどうかを識別します

Multi2convai Quality Fr Bert

これはフランス語向けに最適化されたBertモデルで、品質分野に特化しており、Multi2ConvAIプロジェクトによって開発されました。

テキスト分類

Transformers フランス語

Multi2convai Quality En Mbert

これは品質分野に特化してファインチューニングされたMBertモデルで、英語テキスト分類タスクを専門に処理します。

テキスト分類

Transformers 英語

Multi2convai Quality It Mbert

品質分野に最適化されたイタリア語テキスト分類モデル、MBertアーキテクチャを基に微調整

テキスト分類

Transformers その他

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Transformers 英語

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