基于SenseTime可变形DETR架构微调的火灾检测模型，支持火焰、车辆和人体多目标检测
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发布时间 : 4/22/2024
模型简介
该模型是在RoblabWhGe/FireDetDataset数据集上微调的可变形DETR目标检测模型，专门用于火灾场景下的多目标检测任务，包括火焰、车辆和人体检测。
模型特点
多目标检测
可同时检测火焰、车辆和人体三类目标
可变形注意力机制
采用可变形注意力模块提升检测精度
多尺度特征处理
针对不同尺寸目标提供专门的检测能力
模型能力
火焰检测
车辆检测
人体检测
多目标识别
图像分析
使用案例
公共安全
火灾监控系统
用于实时监控火灾场景，检测火焰和人员情况
火焰检测mAP 0.2322，召回率0.4708
应急车辆检测
识别火灾现场的救援车辆
车辆检测mAP 0.5547，召回率0.6431
智能监控
人员定位
在火灾等紧急情况下定位人员位置
人体检测mAP 0.3779，召回率0.4834
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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
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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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