模型简介
YOLOv9的CoreML转换版本，专为苹果设备优化，适用于实时目标检测场景。
模型特点
苹果设备优化
专为苹果神经引擎设计，在M1/M4等苹果芯片上高效运行
实时检测
基于YOLOv9架构，支持高帧率目标检测
多平台兼容
已在Mac和iPad等多款苹果设备上测试验证
模型能力
图像目标检测
实时物体识别
多类别识别
使用案例
智能监控
实时安防监控
用于实时检测监控画面中的可疑物体或人员
高准确率的实时检测
移动应用
AR应用物体识别
在iPad等移动设备上实现AR场景中的物体识别
低延迟的移动端检测
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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