モデル選定

表検出

# 表検出

Florence 2 Large TableDetection

Florence-2モデルを微調整したマルチモーダルな表検出モデルで、画像内の表領域を正確に位置特定できます。

画像生成テキスト

Paligemma 3b Mix 448 Ft TableDetection

google/paligemma-3b-mix-448をファインチューニングしたマルチモーダル表検出モデルで、画像内の表領域を識別するために特化

画像生成テキスト

Detr 5000 400 Finetuned Table Detector

このモデルはDeTrアーキテクチャに基づき、5000枚の表検出画像で事前学習後、特定の表検出タスク向けに微調整されたバージョンです

Detr TableDetection 5000 Images

facebook/detr-resnet-50をファインチューニングした表検出モデル、table_detection_lightデータセットで学習

Yolov8m Table Extraction

YOLOv8mベースの物体検出モデルで、表抽出タスク専用に設計されており、境界線あり・なしの表を検出可能です。

Yolov8s Table Extraction

YOLOv8ベースの表検出モデルで、画像内の表領域を識別し、枠線あり/なし両方の表検出に対応します。

Yolov8n Table Extraction

YOLOv8ベースの表検出モデルで、文書内の表領域を識別可能。枠線あり/なし両方の表タイプに対応。

DETR Table Detection

Table TransformerはDETRアーキテクチャに基づく表検出モデルで、文書画像から表構造を検出・認識するために特別に設計されています。

Transformers 英語

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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

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Transformers 複数言語対応

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

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

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