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Coreml YOLOv3
模型简介
YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种流行的实时目标检测模型，能够在单次前向传播中同时预测物体的位置和类别。该模型以其速度和准确性著称，适用于各种实时视觉任务。
模型特点
实时检测
能够在单次前向传播中同时完成物体定位和分类，实现高效实时处理。
多尺度预测
采用多尺度特征融合策略，提高了对不同大小物体的检测能力。
80类物体识别
能够识别并分类COCO数据集中的80种常见物体类别。
多种精度版本
提供全精度(32位)、半精度(16位)和8位量化版本，适应不同硬件需求。
模型能力
实时物体检测
多物体识别
物体定位
图像分析
使用案例
智能监控
实时安全监控
用于监控摄像头中的人员、车辆等物体检测和跟踪
可实时识别多种安全相关物体
移动应用
AR应用物体识别
在增强现实应用中识别环境物体
为AR交互提供环境感知能力
自动驾驶
道路物体检测
识别道路上的车辆、行人、交通标志等
为自动驾驶系统提供环境感知输入
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98