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Object Detection RetinaNet
模型概述
該模型用於定位圖像中的物體並進行分類，採用RetinaNet架構，結合特徵金字塔網絡和焦點損失函數，有效處理多尺度物體檢測和類別不平衡問題。
模型特點
單階段檢測器
RetinaNet作為單階段檢測器，在保持高精度的同時實現快速檢測。
特徵金字塔網絡
使用特徵金字塔網絡(FPN)高效檢測不同尺度的物體。
焦點損失函數
引入焦點損失函數(Focal Loss)解決前景-背景類別不平衡問題。
模型能力
物體定位
物體分類
多尺度物體檢測
使用案例
計算機視覺
通用目標檢測
檢測圖像中的各種物體並分類
在COCO數據集上表現良好
監控系統
即時檢測監控視頻中的人和物體
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