LLMDet是基于大语言模型监督的强开放词汇目标检测器，能够实现零样本目标检测。
Safetensors 下载量 2,451
发布时间 : 4/6/2025
模型简介
LLMDet是一种基于大语言模型监督的目标检测器，特别擅长零样本目标检测任务，具有强大的开放词汇识别能力。
模型特点
零样本目标检测
无需特定类别训练即可检测新类别目标
开放词汇识别
能够识别训练数据中未出现的类别
大语言模型监督
利用大语言模型的知识增强目标检测能力
模型能力
零样本目标检测
开放词汇识别
多类别目标识别
使用案例
计算机视觉
未知物体检测
在未针对特定类别训练的情况下检测新出现的物体
开放场景理解
在开放环境中识别多种类别的物体
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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