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Ade20k Panoptic Eomt Giant 1280
模型简介
该模型通过重新设计ViT架构，使其能够高效执行图像分割任务，为计算机视觉领域提供了新的研究方向。
模型特点
ViT架构创新
通过重新设计ViT架构，使其能够有效执行图像分割任务
高效分割
在保持ViT原有优势的同时，提高了图像分割的效率
跨任务适应性
展示了ViT架构在不同计算机视觉任务中的适应能力
模型能力
图像分割
语义分割
实例分割
使用案例
医学影像
器官分割
用于医学影像中的器官识别和分割
提高诊断准确性和效率
自动驾驶
道路场景理解
用于自动驾驶车辆的道路场景分割
提升环境感知能力
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
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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