モデル選定

高精度マスク検出

# 高精度マスク検出

YOLOv8とYOLOv11アーキテクチャに基づいてトレーニングされた一連の物体検出と分割モデル、芸術画像処理に特化

画像セグメンテーションその他

Resnet50 Mask Classification

ResNet50アーキテクチャに基づく二値分類モデルで、画像中の人物がマスクを着用しているかどうかを検出し、精度は97.7%

Vit FaceMask Finetuned

Face-Mask18Kデータセットでトレーニングされたビジョントランスフォーマーモデルで、マスク検出タスク用、精度98.94%。

Convnext FaceMask Finetuned

ConvNeXtアーキテクチャを採用したマスク検出モデルで、Face-Mask18Kデータセットで訓練され、精度は99.61%に達します。

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

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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