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miewid-msv2

conservationxlabs

MiewID-msv2 is a feature extractor trained for re-identification using contrastive learning on a large, high-quality dataset of 54 wildlife species - terrestrial and aquatic - including fins, flukes, flanks, faces. Intended use is re-identification of individuals from different species by matching against a database of grount-truth samples. Model features can also be used for species classification by retrieval. View more usage examples at https://github.com/WildMeOrg/wbia-plugin-miew-id/tree/main/wbia_miew_id/examples

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miewid-msv3

conservationxlabs

MiewID-msv3 is a feature extractor trained for re-identification using contrastive learning on a large, high-quality dataset of 64 wildlife species - terrestrial and aquatic - including fins, flukes, flanks, faces. - **Model Type:** Wildlife re-identification feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 51.11 - GMACs: 24.38 - Activations (M): 91.11 - Image size: 440 x 440 - **Repository:** https://github.com/WildMeOrg/wbia-plugin-miew-id - **Backbone:** https://huggingface.co/timm/efficientnetv2_rw_m.agc_in1k

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月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
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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。

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選び方とよくある質問

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。