OWLv2是一个基于视觉语言预训练的模型，专注于对象检测和定位任务。
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发布时间 : 2/9/2024
模型简介
OWLv2是一个高效的视觉语言模型，能够通过文本描述检测和定位图像中的对象。
模型特点
高效的视觉语言预训练
通过结合视觉和语言信息，模型能够理解复杂的对象描述。
基于Transformer架构
利用Transformer的强大能力处理视觉和语言数据。
ONNX格式支持
模型已转换为ONNX格式，便于在Web端部署和使用。
模型能力
文本驱动的对象检测
图像中的对象定位
多模态理解
使用案例
计算机视觉
智能图像搜索
通过文本描述搜索图像中的特定对象。
提高搜索准确性和效率
自动化标注
自动为图像中的对象生成标注。
减少人工标注成本
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
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
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
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