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Yolos Base
YOLOS是基於Transformer架構的目標檢測模型，專為高效處理視覺任務而設計。
下載量 16
發布時間 : 8/26/2023
模型概述
YOLOS-base是一個基於Transformer的目標檢測模型，採用類似DETR的架構，適用於圖像中的對象檢測任務。
模型特點
Transformer架構
採用Transformer架構進行目標檢測，不同於傳統CNN-based方法
ONNX支持
提供ONNX格式權重，便於在Web端部署
高效檢測
專為高效目標檢測設計，平衡精度與速度
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
計算機視覺
智能監控
用於監控視頻中的物體檢測和追蹤
自動駕駛
即時檢測道路上的車輛、行人和障礙物
工業應用
質量檢測
生產線上的產品缺陷檢測
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