Deta Resnet 50 24 Epochs
DETA是一种基于变换器的目标检测模型，通过重新引入IoU分配和非极大值抑制技术，显著提升了训练效率和检测性能。
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发布时间 : 1/30/2023
模型简介
DETA是一种创新的目标检测模型，结合了变换器架构与传统计算机视觉技术，在保持高效训练的同时实现了优异的检测精度。
模型特点
高效收敛
在COCO数据集上仅需12个训练周期即可达到50.2 mAP
传统与创新结合
重新引入IoU分配和非极大值抑制(NMS)技术，结合变换器架构优势
训练效率
训练和测试速度与可变形DETR相当，但收敛更快
模型能力
目标检测
图像分析
物体定位
使用案例
计算机视觉
通用目标检测
在各种场景中检测和定位多个物体
在COCO数据集上达到50.2 mAP
实时监控系统
用于视频监控中的物体检测和追踪
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
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
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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