V
Veggies
由 aryan365 开发
这是一个基于Apache-2.0许可证发布的目标检测模型,用于识别和定位图像中的特定对象。
下载量 18
发布时间 : 10/12/2024
模型简介
该模型主要用于目标检测任务,能够识别图像中的对象并确定其位置。适用于多种场景,如自动驾驶、安防监控等。
模型特点
高效检测
能够快速准确地检测图像中的多个目标对象。
多场景适用
适用于多种复杂场景,包括低光照、遮挡等挑战性环境。
模型能力
目标识别
目标定位
多目标检测
使用案例
自动驾驶
车辆检测
用于自动驾驶系统中检测道路上的车辆
提高自动驾驶系统的安全性和可靠性
安防监控
入侵检测
检测监控画面中的可疑人员或物体
增强安防系统的预警能力
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
大型语言模型
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

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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文