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視覚的シーン理解

# 視覚的シーン理解

Distill Any Depth Large Hf
MIT
Distill-Any-Depthは新しいSOTA単眼深度推定モデルで、知識蒸留アルゴリズムを用いて訓練されています。
3Dビジョン Transformers
D
xingyang1
2,322
2
Distill Any Depth Small Hf
MIT
Distill-Any-Depthは知識蒸留アルゴリズムで訓練されたSOTA単眼深度推定モデルで、効率的かつ正確に深度推定が可能です。
3Dビジョン Transformers
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xingyang1
1,214
3
Depth Anything Vits14
Depth Anythingは大規模なラベルなしデータを活用して性能を向上させた深度推定モデルで、単眼深度推定タスクに適しています。
3Dビジョン Transformers
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LiheYoung
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6
Dpt Dinov2 Giant Nyu
Apache-2.0
DINOv2をバックボーンネットワークとして使用するDPTモデルで、単眼深度推定タスクに用いられる
3Dビジョン Transformers
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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
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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
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