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Yolov8 CoreML
模型概述
YOLOv8是一種高效的目標檢測模型，轉換為CoreML格式後可在蘋果設備上高效運行，適用於即時目標檢測和追蹤任務。
模型特點
蘋果設備優化
模型已轉換為CoreML格式，可在M1、M1 Ultra和M4等蘋果芯片上高效運行，支持蘋果神經引擎加速。
即時目標檢測
基於YOLOv8的高效架構，能夠實現即時的目標檢測和追蹤。
多設備兼容
已在多種蘋果設備上測試，包括Mac和iPad Pro，確保廣泛兼容性。
模型能力
目標檢測
即時追蹤
蘋果設備優化推理
使用案例
智能監控
即時物體檢測
在監控視頻中即時檢測和追蹤特定物體，如蘋果等水果。
高效準確的檢測和追蹤效果
移動應用
iOS/iPadOS應用集成
在移動應用中集成該模型，實現即時目標檢測功能。
低延遲、高效能的檢測體驗
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