Llmdet Swin Base Hf
LLMDet是一個基於大語言模型監督的開放詞彙目標檢測器,能夠實現零樣本目標檢測。
下載量 605
發布時間 : 4/6/2025
模型概述
LLMDet是一個在CVPR2025上發表的亮點論文模型,通過大語言模型的監督學習,實現了強大的開放詞彙目標檢測能力,特別適合零樣本場景下的目標檢測任務。
模型特點
開放詞彙目標檢測
能夠檢測訓練數據中未出現過的類別,實現零樣本學習。
大語言模型監督
利用大語言模型的語義理解能力提升目標檢測性能。
零樣本能力
無需特定類別的訓練數據即可檢測新類別目標。
模型能力
零樣本目標檢測
開放詞彙識別
多類別物體檢測
使用案例
計算機視覺
未知物體檢測
在未知場景中檢測訓練數據中未出現過的物體類別。
能夠準確識別和定位未見過的物體。
開放世界目標檢測
在開放環境中檢測各種物體,無需預先定義所有類別。
提高檢測系統的靈活性和適應性。
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

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

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