模型简介
OWL-ViT 结合了视觉Transformer和文本编码器，支持通过文本描述实时检测图像中的对象，无需针对特定类别进行训练。
模型特点
零样本检测
无需针对特定类别训练即可检测新对象
多模态理解
同时处理视觉和文本输入，实现语义对齐
高效架构
基于Vision Transformer的轻量级设计
模型能力
开放词汇目标检测
图像-文本对齐
零样本学习
多模态推理
使用案例
智能监控
异常物体检测
通过文本描述实时检测监控画面中的异常物体
可识别训练中未见的危险物品
零售分析
商品识别
无需重新训练即可识别新上架商品
降低商品识别系统的维护成本
Safetensors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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