PyTorch模型简介
该模型探索了视觉Transformer（ViT）在图像分割任务中的应用，展示了ViT架构在像素级预测任务中的潜力。
模型特点
基于Transformer的图像分割
将视觉Transformer架构应用于图像分割任务，探索了ViT在像素级预测中的表现
高效分割能力
利用Transformer的自注意力机制捕获长距离依赖关系，提升分割精度
模型能力
图像分割
像素级预测
语义分割
使用案例
计算机视觉
医学图像分割
用于医学影像中的器官或病变区域分割
自动驾驶场景理解
用于道路场景中的物体分割和识别
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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