Hiera是一种高效的视觉Transformer模型，专为图像分类任务设计，具有较小的参数量和高效的计算性能。
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发布时间 : 8/29/2024
模型简介
Hiera Small 224是一个基于Transformer架构的视觉模型，适用于图像分类等计算机视觉任务。它通过优化的架构设计实现了高效的推理速度。
模型特点
高效架构
采用优化的Transformer架构，在保持性能的同时减少计算资源需求
小尺寸模型
专为资源受限环境设计，适合边缘设备部署
ONNX支持
提供ONNX格式权重，便于在各种平台上部署
模型能力
图像分类
视觉特征提取
使用案例
计算机视觉
图像分类
对输入图像进行分类识别
边缘设备视觉应用
在资源受限的设备上部署视觉识别功能
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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