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# ONNX互換
Mobileclip S2
Other
MobileCLIP S2 は軽量な視覚-言語モデルで、画像特徴抽出とゼロショット画像分類タスクに特化しています。
テキスト生成画像
Transformers
TransformersM
Xenova
86
2
Mobileclip S0
Other
MobileCLIP S0は、Appleのml-mobileclipプロジェクトのONNX対応バージョンで、モバイルデバイス向けに最適化されたゼロショット画像分類モデルです。
テキスト生成画像 Transformers
TransformersM
Xenova
295
1
Slimsam 77 Uniform
SlimSAM-77-Uniform は軽量なSAM (Segment Anything Model) モデルで、効率的な画像分割タスクに特化しています。
画像セグメンテーション Transformers Other
Transformers OtherS
Xenova
7,296
20
Siglip Base Patch16 224
SigLIPは視覚と言語の事前学習に基づくモデルで、ゼロショット画像分類タスクに適しています。
テキスト生成画像 Transformers
TransformersS
Xenova
182
1
Esm2 T6 8M UR50D Sequence Classifier V1
ESM-2タンパク質言語モデルに基づく配列分類器で、タンパク質配列のゼロショット分類タスクに使用されます。
テキスト分類 Transformers
TransformersE
Xenova
25
0
Dinov2 Large
DINOv2はFacebook Researchがリリースした視覚モデルで、自己教師あり学習により汎用的な視覚特徴を抽出し、様々な下流タスクに適用可能です。
TransformersD
Xenova
82
1
Yolos Base
YOLOSはTransformerアーキテクチャに基づく物体検出モデルで、視覚タスクの効率的な処理のために設計されています。
物体検出 Transformers
TransformersY
Xenova
16
0
Sam Vit Large
ビジョントランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模画像セグメンテーションモデルで、入力点から高品質なオブジェクトマスクを生成可能
画像セグメンテーション Transformers Other
Transformers OtherS
Xenova
34
0
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