resnet18-eurosat
cm93基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗DISCOVER & COMPARE
AIモデルを探す 1529
resnet50-eurosat
cm93基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗vit-chest-xray
codewithdark基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗lab1-cifar10-mobilenet
Columb0o基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗This model is a fine-tuned version of facebook/dinov2-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0125 - Accuracy: 0.9965 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 5e-05 - train_batch_size: 64 - eval_batch_size: 64 - seed: 42 - optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1 - num_epochs: 15
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗ai-vs-real-image-detector
Cyberdon360This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗mnist-mlp
dacorvo基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗custom-resnet50d
Dadigua12581A Transformers-compatible wrapper around the pretrained `timm/resnet50d.ra2_in1k` ImageNet-1k classifier, following the custom model tutorial. The pretrained weights are copied from timm without additional training. The model has 25,576,264 parameters and predicts 1,000 ImageNet classes. The repository includes the custom Python code, safetensors weights, configuration, ImageNet class names, and image processor. The processor converts images to RGB, resizes the shorter edge to 256 pixels using bicubic interpolation, center-crops to 224 x 224, rescales to [0, 1], and normalizes with ImageNet mean and standard deviation.
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗mineral-classification-deit
DariaZielinskaThe model is based on `facebook/deit-tiny-patch16-224` and was fine-tuned on a subset of the MineralImage5K-98 dataset. For this experiment, 10 mineral classes were selected. The training set was balanced to 282 images per class, resulting in 2820 training images. The model was trained on a relatively small subset of the original dataset and only covers 10 mineral classes. Performance may therefore be lower on minerals, image conditions, or classes not represented in the training data.
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗ConvNeXT-Base-BirdSet-XCL
DBD-research-group基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗EfficientNet-B1-BirdSet-XCL
DBD-research-group基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗font_classifier_v4
dchen0基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗vision-perceiver-conv
deepmind基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗vision-perceiver-fourier
deepmind基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗vision-perceiver-learned
deepmind基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗Birds-Classifier-EfficientNetB2
dennisjooo基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗eye
desert-ant-labs基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗moderator
desert-ant-labs基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗shapes
desert-ant-labsTurn a rough circle drawing into a clean shape, with fitted vector geometry ready to snap to. Built for PencilKit-style "smart shapes": draw, pause, and the rough stroke becomes a crisp shape. The model is tiny (**200KB** Core ML, **1.3MB** LiteRT) and runs in a few milliseconds on device. `line`, `rectangle`, `triangle`, `ellipse`, `star`, plus `none` (the reject class: scribbles, partial shapes, and other non-shape strokes). Squares and circles are covered by `rectangle` and `ellipse` (snapped when near-regular). Desert Ant Labs Source-Available License. Free for most apps, and a commercial license is required at scale. Full terms are at the link. Licensing: .
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗vit-beans
diegomartinezpThis is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗ai_vs_real_image_detection
dima806Beware that this model is trained on a dataset collected about 2 years ago. Since then, there is a remarkable progress in generating deepfake images with common AI tools, resulting in a significant concept drift. To mitigate that, I urge you to retrain the model using the latest available labeled data. As a quick-fix approach, simple reducing the threshold (say from default 0.5 to 0.1 or even 0.01) of labelling image as a fake may suffice. However, you will do that at your own risk, and retraining the model is the better way of handling the concept drift.
翻訳待ち・原文を表示
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 画像→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗該当するモデルがありません
提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
COST EXPLORER
モデル選びに、費用の視点も。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
MODEL HANDBOOK
モデルを理解して選ぶ
API料金はどう比較しますか？+
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
ランキング1位が最適ですか？+
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。