基于HieraDet图像编码器的SAM2模型权重，专注于图像特征提取任务
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发布时间 : 12/26/2024
模型简介
该模型是timm库中的SAM2模型实现，仅包含HieraDet图像编码器部分，适用于计算机视觉领域的特征提取任务
模型特点
高效图像编码
采用HieraDet架构，提供高效的图像特征提取能力
timm集成
与timm库深度集成，便于在计算机视觉项目中调用
轻量级
仅包含图像编码器部分，模型相对轻量
模型能力
图像特征提取
计算机视觉任务预处理
使用案例
计算机视觉
目标检测预处理
作为目标检测模型的特征提取前端
图像分类
提取图像特征用于分类任务
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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