BoquilaHUB

Revolutionieren Sie den Naturschutz mit KI, die lokal läuft und Forschern sowie Umweltexperten Spitzentechnologie bietet.

Warum BoquilaHUB?
  • Lokaler KI-Einsatz (keine Cloud erforderlich)
  • Effiziente Leistung für alle Nicht-Inferenz-Aufgaben (geringer CPU- und RAM-Verbrauch)
  • Intuitive, einfache Benutzeroberfläche
  • Cross-kompilierbar (z. B. dieselbe Software kann auf eingebetteten Geräten laufen)
  • Analysieren Sie Bilder, Videos oder Echtzeit-Kamerabilder.
BoquilaHUB-Benutzeroberfläche

Modelle

Laden Sie einfach die Modelle herunter, platzieren Sie sie in Ihrem "models"-Ordner und BoquilaHUB wird sie erkennen.

Name Beschreibung Download-Link
boquilanet-cl Chilenische Tiererkennung. Download
boquilanet-gen Generische Tiererkennung. Download
SpeciesNetv4.0.0a SpeciesNet: Klassifizierung von 2000 Tieren Download
SpeciesNetv4.0.0b SpeciesNet: Klassifizierung von 2000 Tieren Download
MDv5a Megadetector V5: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDv5b Megadetector V5: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDv1000-cedar Megadetector V1000: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDv1000-larch Megadetector V1000: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDv1000-redwood Megadetector V1000: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDv1000-sorrel Megadetector V1000: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDv1000-spruce Megadetector V1000: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDV6-yolov9c Megadetector V6: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDV6-yolov9e Megadetector V6: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
MDV6-yolov9-e-1280 Megadetector V6: Erkennung von Tieren, Personen und Fahrzeugen Download
flat-bugM Insektensegmentierung Download
yolov11n Kleines Modell, trainiert auf COCO. Download
yolo11n-seg Kleines Modell, trainiert auf COCO Download
pyronear-yolov8s Früherkennung von Waldbränden. Download
pyronear-yolov11s Früherkennung von Waldbränden. Download
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