Es nimmt ein Bild als Eingabe und klassifiziert das Bild in eine der mehreren Klassen. Das Modell, das für die Bereitstellung verfügbar ist, ist vortrainiert auf ImageNet, das Bilder verschiedener Klassen umfasst. Das Modell sagt Klassen voraus, einschließlich der zusätzlichen Klasse für den Hintergrund. TensorFlow, das TensorFlow-Logo und alle damit verbundenen Marken sind Marken von Google Inc.
Es nimmt ein Bild als Eingabe und gibt Begrenzungsrahmen für die Objekte im Bild zurück. Das Modell ist auf COCO 2017 vortrainiert, das Bilder mit mehreren Objekten umfasst, und die Aufgabe besteht darin, die Objekte und ihre Positionen im Bild zu identifizieren. Eine Liste der Objekte, die das Modell identifizieren kann, wird am Ende der Seite angegeben. TensorFlow, das TensorFlow-Logo und alle damit verbundenen Marken sind Marken von Google Inc.
Es nimmt ein Bild als Eingabe und klassifiziert das Bild in eine der mehreren Klassen. Das für die Bereitstellung verfügbare Modell ist auf ImageNet vortrainiert, das Bilder verschiedener Klassen umfasst. PyTorch, das PyTorch-Logo und alle damit verbundenen Marken sind Marken von Facebook, Inc.
Skalieren Sie Ihre Rendering-Workloads in wenigen Minuten auf Zehntausende von Kernen. Mit dem Render Farm Deployment Kit (RFDK) und AWS Thinkbox Deadline für die Render-Orchestrierung bietet Nimble Studio eine integrierte Renderfarm zusammen mit diesem Deadline Linux Farm Worker AMI, das EC2 Spot-Preise nutzt.
Es nimmt ein Paar von Sätzen als Eingabe und klassifiziert das Eingabepaar als 'Entailment' oder 'No-Entailment'. Das Klassenlabel Entailment impliziert, dass der zweite Satz den ersten Satz beinhaltet, und No-Entailment impliziert, dass er dies nicht tut. Das Text-Embedding-Modell, das auf englischen und rumänischen Texten vortrainiert ist, gibt ein Embedding des Eingabepaares von Sätzen zurück. Das zur Bereitstellung verfügbare Modell wird erstellt, indem eine binäre Klassifikationsschicht an die Ausgabe des Text-Embedding-Modells angehängt wird.
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