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Cityscapes Semantic Eomt Large 1024
模型概述
該模型基於論文《你的ViT實際上是圖像分割模型》提出的方法，展示瞭如何將Vision Transformer架構有效應用於圖像分割任務，擴展了ViT的應用範圍。
模型特點
ViT架構創新應用
創新性地將Vision Transformer架構應用於圖像分割任務，突破了傳統CNN在分割領域的壟斷地位。
高效分割性能
通過特定方法轉換ViT模型，使其在保持原有優勢的同時，具備優秀的圖像分割能力。
模型能力
圖像分割
語義理解
像素級分類
使用案例
醫學影像分析
器官分割
用於醫學CT/MRI影像中的器官精確分割
可幫助醫生更準確地進行診斷和治療規劃
自動駕駛
道路場景理解
用於自動駕駛車輛對道路場景的語義分割
提升自動駕駛系統對複雜環境的理解能力
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