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軽量バックボーンネットワーク

# 軽量バックボーンネットワーク

Dinov2 Small ONNX
DINOv2-smallのONNXフォーマットバージョン、視覚タスクに適しています
Transformers
D
onnx-community
14
0
Rdnet Tiny.nv In1k
Bsd-3-clause
ImageNet-1kデータセットでトレーニングされた軽量なRDNet画像分類モデルで、パラメータ数24M、top-1精度82.8%。
画像分類
R
naver-ai
1,942
5
Retinaface
MIT
RetinafaceはMobileNetまたはResNet50バックボーンネットワークを基にした軽量な顔検出モデルで、効率的に顔を検出し顔のキーポイント座標を提供します。
人の顔に関係がある 英語
R
py-feat
39
1
Convnextv2 Nano.fcmae
ConvNeXt-V2自己教師あり特徴表現モデル、全畳み込みマスク自己符号化器フレームワーク(FCMAE)を使用した事前学習、画像分類と特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
C
timm
265
0
Vit Small Patch8 224.dino
Apache-2.0
視覚Transformer(ViT)ベースの自己教師あり画像特徴抽出モデル、DINO手法で学習
画像分類 Transformers
V
timm
8,904
2
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
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