# 高精度定位

RT DETR L Wireless Table Cell Det
Apache-2.0
RT-DETR-L_wireless_table_cell_det 是一個高精度的表格單元格檢測模型,專為表格識別任務設計,能夠準確定位和標記表格圖像中的每個單元格區域。
文字識別 支持多種語言
R
PaddlePaddle
1,144
0
RT DETR L Wired Table Cell Det
Apache-2.0
RT-DETR-L_wired_table_cell_det 是表格識別任務中的關鍵模塊,主要負責定位和標記表格圖像中的每個單元格區域。
文字識別 支持多種語言
R
PaddlePaddle
1,144
0
Dfine Small Obj365
Apache-2.0
D-FINE是一種即時目標檢測模型,通過重新定義DETR模型中的邊界框迴歸任務,實現了卓越的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
1,153
1
Dfine Large Obj365
Apache-2.0
D-FINE是一種強大的即時目標檢測器,通過重新定義DETR模型中的邊界框迴歸任務,實現了卓越的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
785
2
Dfine Medium Obj365
Apache-2.0
D-FINE是一個強大的即時目標檢測模型,通過重新定義DETR模型中的邊界框迴歸任務,實現了出色的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
3,655
2
Dfine Nano Coco
Apache-2.0
D-FINE是一個強大的即時目標檢測模型,通過重新定義DETR模型中的邊界框迴歸任務,實現了出色的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
3,146
6
Dfine Medium Obj2coco
Apache-2.0
D-FINE 是一種即時目標檢測模型,通過重新定義邊界框迴歸任務,實現了卓越的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
3,610
4
Dfine Large Obj2coco E25
Apache-2.0
D-FINE是一種即時目標檢測模型,通過重新定義DETR模型中的邊界框迴歸任務,實現了卓越的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
217
4
Dfine Xlarge Obj2coco
Apache-2.0
D-FINE是一個用於目標檢測的模型,通過重新定義DETR模型中的邊界框迴歸任務,實現了出色的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
4,191
5
Docling Layout
專為文檔佈局檢測設計的Docling模型,基於RT-DETR架構,用於文檔版面分析。
目標檢測 Safetensors 英語
D
HuggingPanda
375
1
Dfine Small Coco
Apache-2.0
D-FINE 是一款基於 DETR 架構改進的即時目標檢測模型,通過重新定義邊界框迴歸任務實現了卓越的定位精度。
目標檢測 Transformers 英語
D
ustc-community
3,202
12
UI TARS 2B SFT
Apache-2.0
UI-TARS是新一代原生圖形用戶界面(GUI)代理模型,旨在通過類人的感知、推理和行動能力與圖形用戶界面無縫交互。
圖像生成文本 Transformers 支持多種語言
U
bytedance-research
5,792
19
Doclayout YOLO D4LA From Scratch
DocLayout-YOLO 是一個基於 YOLO 架構的文檔佈局檢測模型,用於識別和分析文檔中的各種元素和結構。
目標檢測
D
nielsr
27
0
Fintabqa
MIT
基於LayoutLM架構的金融表格問答模型,專門用於從金融表格中提取和回答結構化問題。
問答系統 Transformers 英語
F
ethanbradley
128
0
Veggies
Apache-2.0
這是一個基於Apache-2.0許可證發佈的目標檢測模型,用於識別和定位圖像中的特定對象。
目標檢測
V
aryan365
18
0
Yolo11 Falldetect
基於YOLOv11的目標檢測模型,專門用於跌倒檢測任務。
目標檢測 英語
Y
leeyunjai
23
0
Yolo11x Number Operator
一個專為識別數字(0-10)和基礎運算符(+,-,×,÷,=)優化的目標檢測模型
目標檢測 英語
Y
leeyunjai
15
0
Yolo11 Number Operator
一個基於YOLO11x架構的目標檢測模型,專門用於識別圖像中的數字(0-10)和基礎算術運算符(加減乘除等)。
目標檢測 英語
Y
leeyunjai
15
0
Instantdrag
InstantDrag 是一個基於拖拽交互的圖像編輯模型,旨在提升圖像編輯的交互性和效率。
圖像生成
I
alex4727
95
2
Dab Detr Resnet 50 Dc5
Apache-2.0
DAB-DETR是一種改進的DETR模型,通過動態錨框作為查詢,顯著提升了目標檢測的性能和訓練收斂速度。
目標檢測 Transformers 英語
D
IDEA-Research
126
1
Detr Resnet 50 Dc5 Fashionpedia Finetuned
DETR是一種基於Transformer的目標檢測模型,採用端到端的方式處理目標檢測任務,無需複雜的後處理步驟。
目標檢測
D
sergiopaniego
57
0
Uground
UGround是通過簡潔配方訓練的強力GUI視覺定位模型,由俄亥俄州立大學NLP組與Orby AI合作完成。
圖像生成文本
U
osunlp
208
23
Paligemma 3b Ft Waveui 896
基於PaliGemma 3B 896分辨率權重微調的UI元素檢測模型,專注於目標檢測任務
圖像生成文本 Transformers 英語
P
agentsea
43
6
TF ID Large No Caption
MIT
TF-ID是一系列目標檢測模型,專門用於提取學術論文中的表格和圖片及其標題文本。
圖像生成文本 Transformers
T
yifeihu
1,944
2
Yolov10m
YOLOv10是清華大學MIG實驗室開發的即時端到端目標檢測模型,提供高效的檢測性能和輕量級部署能力。
目標檢測 Transformers
Y
onnx-community
169
5
Yolov9 C All
Gpl-3.0
基於 YOLOv9 的目標檢測模型,適配 Transformers.js,支持在瀏覽器中運行
目標檢測 Transformers
Y
Xenova
176
2
Yolov9 C
Gpl-3.0
YOLOv9-C 是基於 YOLOv9 架構的目標檢測模型,適用於即時檢測圖像中的多種物體。
目標檢測 Transformers
Y
Xenova
82
6
DT Face Head Char
基於PyTorch實現的目標檢測模型,用於識別和定位圖像中的物體。
目標檢測 Transformers
D
sanali209
30
1
Grounding Dino Base
Apache-2.0
Grounding DINO是一個開放集目標檢測模型,通過結合DINO檢測器與文本編碼器實現零樣本目標檢測能力。
目標檢測 Transformers
G
IDEA-Research
1.1M
87
Detr Crack II
Apache-2.0
基於facebook/detr-resnet-50微調的裂縫檢測模型,適用於建築表面裂縫識別任務
目標檢測 Transformers
D
akar49
16
0
Koclip Base Pt
Openrail
開放鐵路是一個與鐵路相關的開放模型或數據集,具體功能和用途需進一步確認。
大型語言模型 Transformers
K
koclip
172
5
Vitpose
該模型用於檢測圖像或視頻中的關鍵點,適用於人體姿態估計、面部特徵點檢測等任務。
姿態估計 Transformers
V
shauray
19
0
Yolo V8 Football Players Detection
基於YOLOv8的目標檢測模型,專門用於檢測足球比賽中的球員、守門員、裁判和球。
目標檢測 TensorBoard
Y
uisikdag
79
0
Yolov8n Valorant Detection
基於YOLOv8的目標檢測模型,專門用於檢測遊戲《Valorant》中的關鍵對象。
目標檢測 TensorBoard
Y
keremberke
231
1
Yolov8s Forklift Detection
基於YOLOv8s的目標檢測模型,專門用於檢測叉車和人員
目標檢測 TensorBoard
Y
keremberke
217
3
Yolov8s
YOLOv8s 是一個輕量級的目標檢測模型,基於 Ultralytics 的 YOLOv8 架構,適用於即時目標檢測任務。
目標檢測
Y
ultralyticsplus
708
47
Yolov5m Garbage
基於YOLOv5m的目標檢測模型,專門用於垃圾檢測任務。
目標檢測 TensorBoard
Y
keremberke
851
11
Where Am I Hospital Balcony Hallway Airport Coffee House
這是一個圖像分類模型,能夠識別五種不同的場景:醫院、陽臺、走廊、機場和咖啡廳。
圖像分類 Transformers
W
mayoughi
14
0
AIbase
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