LeYOLO是一个基于YOLO架构的目标检测模型，提供多种尺寸版本（nano、small、medium、large），适用于实时目标检测任务。
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发布时间 : 7/24/2024
模型简介
LeYOLO是基于YOLO架构改进的目标检测模型，专注于提高检测精度和速度的平衡。Medium版本适合中等计算资源下的目标检测应用。
模型特点
多尺寸版本
提供nano、small、medium和large四种尺寸，适应不同计算资源需求
高效检测
基于YOLO架构优化，平衡检测精度和速度
HuggingFace集成
可直接通过HuggingFace模型中心加载使用
模型能力
实时目标检测
多类别物体识别
图像分析
使用案例
计算机视觉
安防监控
实时检测监控画面中的人员、车辆等目标
自动驾驶
检测道路上的行人、车辆和交通标志
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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