Dfine Medium Obj365
Apache-2.0
D-FINEは強力なリアルタイム目標検出モデルで、DETRモデルのバウンディングボックス回帰タスクを再定義することで、優れた位置決め精度を実現します。
物体検出
Transformers 英語

D
ustc-community
3,655
2
Dfine Nano Coco
Apache-2.0
D-FINEは強力なリアルタイム物体検出モデルで、DETRモデルのバウンディングボックス回帰タスクを再定義することで、優れた位置決め精度を実現します。
物体検出
Transformers 英語

D
ustc-community
3,146
6
Rtdetr V2 R34vd
Apache-2.0
RT-DETRv2はリアルタイム物体検出Transformerモデルの改良版で、マルチスケール特徴抽出と最適化されたトレーニング戦略により性能を向上させています。
物体検出
Transformers 英語

R
PekingU
886
1
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