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Yolo11n Cs2
基於YOLOv11的輕量級反恐精英2玩家檢測模型，適用於即時目標檢測場景
下載量 22
發布時間 : 1/28/2025
模型概述
該模型是專為反恐精英2(CS2)遊戲設計的玩家檢測器，能夠識別遊戲畫面中的玩家角色，支持4種標籤分類(c, ch, t, th)。模型基於Ultralytics框架和PyTorch實現，提供從Nano到XLarge的多種規模選擇。
模型特點
輕量級設計
最小的yolo11n_cs2模型僅6MB，適合資源受限環境部署
多尺寸選擇
提供從Nano(6MB)到XLarge(109MB)五種模型規模，滿足不同精度和性能需求
精細標註數據
基於127+場遊戲畫面的精細標註數據集訓練，標註質量高
多格式支持
支持PyTorch(.pt)、ONNX(.onnx)和TensorRT(.engine)多種格式部署
模型能力
遊戲畫面目標檢測
即時玩家識別
多類別分類(c, ch, t, th)
使用案例
遊戲分析
即時玩家檢測
在CS2遊戲中即時檢測並標記玩家位置
可準確識別玩家角色及其所屬陣營
遊戲錄像分析
對遊戲錄像進行批量處理分析玩家行為
電子競技
比賽解說輔助
為電子競技比賽解說提供即時玩家位置信息
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
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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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6
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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。
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98