该模型是基于Mask2Former-Swin-Tiny架构在ADE20K-mini数据集上微调的实例分割模型，擅长识别图像中的物体实例并精确分割其边界。
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发布时间 : 5/30/2024
模型简介
用于图像实例分割的视觉模型，能够识别并分割图像中的各类物体实例，特别适用于场景理解任务。
模型特点
高效实例分割
基于Swin Transformer的轻量级架构，在保持较高精度的同时实现高效分割
多尺度目标处理
能够有效处理不同尺寸的目标，从小物体到大物体都有不错的分割性能
特定类别优化
在人物和车辆等常见类别上表现突出，适合场景理解应用
模型能力
图像实例分割
物体边界精确识别
多类别物体区分
场景理解
使用案例
智能交通
道路场景分析
识别和分割道路上的车辆、行人等元素
车辆mAP达到0.3003，MAR@100为0.3776
安防监控
人员检测与追踪
精确分割监控画面中的人物实例
人物mAP达到0.1626，MAR@100为0.2224
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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