THE AI MODEL DIRECTORY ここからモデルを探す

あなたに合う AIモデルを。

言語から画像、オープンウェイトからAPIまで。能力と実際の費用を比較。
次のアイデアに合うAIを見つけましょう。

人気の検索

84,991 件のモデル13202 社の提供元・公開者45 件の機能分類465件の比較可能な料金・30件の公開評価

Tテキスト生成 ▧画像生成 ▷動画生成 ⌘コード生成 ◖音声合成 ♫音楽生成 ⬡3Dモデリング ▤文書分析

DISCOVER & COMPARE

AIモデルを探す 3

提供元入力出力ライセンス

注目のモデルを見つける

superglue_indoor

magic-leap-community

The SuperGlue model was proposed in SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks by Paul-Edouard Sarlin, Daniel DeTone, Tomasz Malisiewicz and Andrew Rabinovich. This model consists of matching two sets of interest points detected in an image. Paired with the SuperPoint model, it can be used to match two images and estimate the pose between them. This model is useful for tasks such as image matching, homography estimation, etc. *This paper introduces SuperGlue, a neural network that matches two sets of local features by jointly finding correspondences and rejecting non-matchable points. Assignments are estimated by solving a differentiable optimal transport problem, whose costs are predicted by a graph neural network. We introduce a flexible context aggregation mechanism based on attention, enabling SuperGlue to reason about the underlying 3D scene and feature assignments jointly. Compared to traditional, hand-designed heuristics, our technique learns priors over geometric transformations and regularities of the 3D world through end-to-end training from image pairs. SuperGlue outperforms other learned approaches and achieves state-of-the-art results on the task of pose estimation in challenging real-world indoor and outdoor environments. The proposed method performs matching in real-time on a modern GPU and can be readily integrated into modern SfM or SLAM systems. The code and trained weights are publicly available at this URL.*

翻訳待ち・原文を表示

分類準備中

入力未確認→ 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 ↗

比較に追加出典・文書 ↗

superglue_outdoor

magic-leap-community

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。

分類準備中

入力未確認→ 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 ↗

比較に追加出典・文書 ↗

superpoint

magic-leap-community

The SuperPoint model was proposed in SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description by Daniel DeTone, Tomasz Malisiewicz and Andrew Rabinovich. This model is the result of a self-supervised training of a fully-convolutional network for interest point detection and description. The model is able to detect interest points that are repeatable under homographic transformations and provide a descriptor for each point. The use of the model in its own is limited, but it can be used as a feature extractor for other tasks such as homography estimation, image matching, etc. *This paper presents a self-supervised framework for training interest point detectors and descriptors suitable for a large number of multiple-view geometry problems in computer vision. As opposed to patch-based neural networks, our fully-convolutional model operates on full-sized images and jointly computes pixel-level interest point locations and associated descriptors in one forward pass. We introduce Homographic Adaptation, a multi-scale, multi-homography approach for boosting interest point detection repeatability and performing cross-domain adaptation (e.g., synthetic-to-real). Our model, when trained on the MS-COCO generic image dataset using Homographic Adaptation, is able to repeatedly detect a much richer set of interest points than the initial pre-adapted deep model and any other traditional corner detector. The final system gives rise to state-of-the-art homography estimation results on HPatches when compared to LIFT, SIFT and ORB.*

翻訳待ち・原文を表示

分類準備中

入力未確認→ 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 ↗

比較に追加出典・文書 ↗

COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

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
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

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。

あなたに合う AIモデルを。

AIモデルを探す 3

superglue_indoor

superglue_outdoor

superpoint

該当するモデルがありません

モデル選びに、費用の視点も。

モデルを理解して選ぶ

ニュースで知り、ツールで効率化、モデルで可能性を。