YOLO LLaMa 7B VisNav
模型概述
該項目結合計算機視覺與自然語言處理技術,通過YOLO模型檢測環境物體並轉換為結構化數據,再由LLaMa語言模型生成導航指引,實現多模態輔助導航系統。
模型特點
多模態融合
結合視覺檢測與語言理解能力,實現環境感知與自然語言交互
無障礙設計
專門為視障人士優化的導航系統,提供口語化環境描述
即時處理
YOLO模型實現高效物體檢測,滿足即時導航需求
模型能力
環境物體檢測
空間關係理解
導航指令生成
多輪對話交互
使用案例
無障礙輔助
室內導航
識別門、電梯等關鍵設施並提供方位指引
幫助視障人士獨立完成室內移動
障礙物預警
檢測行進路徑上的障礙物並語音提示
降低碰撞風險
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