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Pokemon Cards Detection
基於facebook/detr-resnet-50微調的模型，用於目標檢測任務
下載量 657
發布時間 : 9/11/2023
模型概述
該模型是基於DETR（Detection Transformer）架構的目標檢測模型，經過在特定數據集上的微調，適用於檢測圖像中的特定類別對象。
模型特點
端到端目標檢測
採用Transformer架構實現端到端的目標檢測，無需複雜的後處理步驟
基於ResNet-50的特徵提取
使用ResNet-50作為骨幹網絡，提取高質量的圖像特徵
微調版本
在基礎模型上針對特定數據集進行了微調，可能提高了特定類別的檢測性能
模型能力
圖像目標檢測
多類別對象識別
邊界框預測
使用案例
工業檢測
個人防護裝備檢測
檢測圖像中工作人員是否佩戴了適當的防護裝備
安全監控
安全裝備合規性檢查
自動檢測監控畫面中人員的安全裝備佩戴情況
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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
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Transformers 支持多種語言L
scb10x
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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
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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
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2,694
98