tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение »
Telegram web »
Post 6051
Recognition and Localization — ключевые задачи компьютерного зрения
Segment Anything Model (SAM) отлично справляется с локализацией, но уступает в распознавании. В то же время Recognize Anything Model (RAM) демонстрирует выдающиеся способности в распознавании изображений как по точности, так и по охвату.
Преимущества RAM:
✅ Мощный и универсальный — превосходит другие модели в zero-shot разметке.
✅ Доступный и воспроизводимый — открытый код и отсутствие затрат на аннотации.
✅ Гибкий и многофункциональный — подходит для разных сценариев.
🚀 RAM распознаёт больше полезных тегов, чем другие модели, превосходя CLIP, BLIP и даже полностью обученные подходы (ML-Decoder), а также конкурируя с Google Tagging API!
Страница проекта
Публикация
Segment Anything Model (SAM) отлично справляется с локализацией, но уступает в распознавании. В то же время Recognize Anything Model (RAM) демонстрирует выдающиеся способности в распознавании изображений как по точности, так и по охвату.
Преимущества RAM:
✅ Мощный и универсальный — превосходит другие модели в zero-shot разметке.
✅ Доступный и воспроизводимый — открытый код и отсутствие затрат на аннотации.
✅ Гибкий и многофункциональный — подходит для разных сценариев.
🚀 RAM распознаёт больше полезных тегов, чем другие модели, превосходя CLIP, BLIP и даже полностью обученные подходы (ML-Decoder), а также конкурируя с Google Tagging API!
Страница проекта
Публикация
tgoop.com/dsproglib/6051
Create:
Last Update:
Last Update:
Recognition and Localization — ключевые задачи компьютерного зрения
Segment Anything Model (SAM) отлично справляется с локализацией, но уступает в распознавании. В то же время Recognize Anything Model (RAM) демонстрирует выдающиеся способности в распознавании изображений как по точности, так и по охвату.
Преимущества RAM:
✅ Мощный и универсальный — превосходит другие модели в zero-shot разметке.
✅ Доступный и воспроизводимый — открытый код и отсутствие затрат на аннотации.
✅ Гибкий и многофункциональный — подходит для разных сценариев.
🚀 RAM распознаёт больше полезных тегов, чем другие модели, превосходя CLIP, BLIP и даже полностью обученные подходы (ML-Decoder), а также конкурируя с Google Tagging API!
Страница проекта
Публикация
Segment Anything Model (SAM) отлично справляется с локализацией, но уступает в распознавании. В то же время Recognize Anything Model (RAM) демонстрирует выдающиеся способности в распознавании изображений как по точности, так и по охвату.
Преимущества RAM:
✅ Мощный и универсальный — превосходит другие модели в zero-shot разметке.
✅ Доступный и воспроизводимый — открытый код и отсутствие затрат на аннотации.
✅ Гибкий и многофункциональный — подходит для разных сценариев.
🚀 RAM распознаёт больше полезных тегов, чем другие модели, превосходя CLIP, BLIP и даже полностью обученные подходы (ML-Decoder), а также конкурируя с Google Tagging API!
Страница проекта
Публикация
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6051