RF-DETR

RF-DETR est un modèle de détection d'objets en temps réel développé par Roboflow.

Produit OrdinaireProductivitéDétection d'objetsApprentissage profond

RF-DETR est un modèle de détection d'objets en temps réel basé sur un transformateur, conçu pour offrir une haute précision et des performances en temps réel aux appareils en périphérie. Il a dépassé 60 AP dans les tests de référence Microsoft COCO, offrant des performances compétitives et une vitesse d'inférence rapide, adaptées à divers scénarios d'application réels. RF-DETR vise à résoudre les problèmes de détection d'objets du monde réel et convient aux secteurs nécessitant une détection efficace et précise, tels que la sécurité, la conduite autonome et la surveillance intelligente.

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RF-DETR

RF-DETR Dernière situation du trafic

RF-DETR Tendance des visites

RF-DETR Distribution géographique des visites

RF-DETR Sources de trafic

RF-DETR Alternatives

RF-DETR — RF-DETR est un modèle de détection d'objets en temps réel développé par Roboflow.

GraphCast — Modèle de prévision météorologique par apprentissage profond

YOLOv11 — Modèle avancé de détection et de suivi d'objets

Académie d'Intelligence Artificielle Udacity — Offre des cours d'IA et de machine learning.

DeepMind — Société de recherche en intelligence artificielle de premier plan appartenant à Google

recherche-d'images-clip — Outil de recherche d'images utilisant le modèle CLIP pré-entraîné d'OpenAI.

Compréhension de l'apprentissage profond - ZH-CN — Traduction en chinois d'un manuel de référence sur l'apprentissage profond

LAMDA-TALENT — Boîte à outils et banc d'essai complet pour l'apprentissage sur données tabulaires

Comprendre l'apprentissage profond — Compréhension approfondie des principes et des applications de l'apprentissage profond

YOLOv10 : — Modèle de détection d'objets en temps réel, de bout en bout

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DeepLearing-Interview-Awesome-2024 — Guide d'entretien sur les algorithmes d'apprentissage profond et les grands modèles, collection de questions d'entretien mises à jour en continu.

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YOLOv8 — Modèle de détection et de suivi d'objets YOLOv8

TweetMe — Service intelligent de reconnaissance d'images

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QVQ-Max — Un modèle de raisonnement visuel avancé capable d'analyser le contenu des images et des vidéos.

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Optimisation du contexte long (OCL) — Une technologie qui améliore la capacité de génération de vidéos au niveau de la scène.

Thera — Une méthode de sur-résolution à échelle arbitraire sans aliasing.

IMM — Inductive Moment Matching est un nouveau type de modèle génératif utilisé pour la génération d'images de haute qualité.

MIDI — Générer des scènes 3D haute fidélité à partir d'une seule image grâce à un modèle de diffusion multi-instances.

R1-Omni — R1-Omni est un modèle de reconnaissance d'émotions multimodales combinant l'apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration de l'interprétabilité de la reconnaissance d'émotions multimodales.

VideoPainter — VideoPainter est un outil prenant en charge la réparation et le montage de vidéos de longueur arbitraire, utilisant un framework modulaire guidé par texte.

Bytedance Flux — Flux est une bibliothèque de recouvrement de communication rapide pour le parallélisme de tenseurs/experts sur GPU.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.