适用于Unity引擎的轻量级实时多目标检测模型，基于YOLOv7-tiny架构优化
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发布时间 : 1/9/2024
模型简介
专为Unity 2023优化的目标检测模型，通过Sentis推理引擎实现实时物体识别功能
模型特点
Unity原生支持
专为Unity Sentis引擎优化，可直接在Unity 2023中运行
实时性能
轻量级tiny架构适合实时目标检测场景
边界框优化
包含附加层用于筛选最可能的边界框
模型能力
实时多目标检测
视频流分析
物体边界框识别
使用案例
游戏开发
AR物体识别
在增强现实应用中实时识别环境物体
可标记识别物体的边界框和类别
智能监控
视频分析
对实时视频流进行物体检测分析
可输出带标注框的视频画面
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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