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Owlvit Tiny Non Contiguous Weight
模型概述
OWL-ViT 結合了視覺Transformer和文本編碼器，支持通過文本描述即時檢測圖像中的對象，無需針對特定類別進行訓練。
模型特點
零樣本檢測
無需針對特定類別訓練即可檢測新對象
多模態理解
同時處理視覺和文本輸入，實現語義對齊
高效架構
基於Vision Transformer的輕量級設計
模型能力
開放詞彙目標檢測
圖像-文本對齊
零樣本學習
多模態推理
使用案例
智能監控
異常物體檢測
通過文本描述即時檢測監控畫面中的異常物體
可識別訓練中未見的危險物品
零售分析
商品識別
無需重新訓練即可識別新上架商品
降低商品識別系統的維護成本
Safetensors精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98