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deformable-detr-DocLayNet

Deformable DETR模型实现文档布局分析 基于DocLayNet数据集

这是一个基于Deformable DETR架构的文档布局分析模型,在DocLayNet数据集上训练。该模型可检测和分类11种文档布局元素,在DocLayNet测试集上实现57.1 mAP。它采用transformer编码器-解码器结构,结合CNN主干网络,使用双向匹配损失训练。此模型可用于文档布局分析任务,也可集成到Aryn分区服务等应用中。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试,在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
resnet-152-text-detector - 基于ResNet-152的高效图像文本检测深度学习模型
GithubHuggingfaceResNet-152图像分类开源项目文本检测模型深度学习计算机视觉
ResNet-152 Text Detector是一个基于ResNet-152架构的深度学习模型,用于快速判断图像是否包含可读文本。该模型在COCO-Text和LLaVAR数据集上训练,使用约14万张图像,其中50%含文本,50%不含文本。模型采用300x300输入分辨率,使用AdamW优化器,学习率为5e-5,训练3个epochs。通过简单的Python代码,开发者可以轻松集成此模型,实现二元分类的图像文本检测功能。
doctran - 基于LLM的智能文档转换和处理框架
DoctranGithubLLMOpenAI开源项目文档转换自然语言处理
Doctran是一个基于大型语言模型的文档转换框架,通过自然语言指令处理复杂字符串。该框架提供模块化和声明式的方法,充分利用OpenAI的功能调用特性。Doctran支持提取、编辑、总结、精炼、翻译和问答生成等多种操作,简化了非结构化文本的处理过程。这个开源项目主要应用于需要高级判断的文档解析场景,例如交易标记和语义信息提取。
CoDet - 共现引导的开放词汇目标检测方法
CoDetGithub图像文本对齐开放词汇开源项目深度学习目标检测
CoDet是一种开放词汇目标检测方法,采用共现引导来对齐区域和词语。该方法利用大规模图像-文本对训练,在LVIS和COCO数据集上表现优异。CoDet兼容现代视觉基础模型,并可与Roboflow集成实现自动图像标注。这一方法为开放词汇目标检测领域提供了新的解决方案。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
donut-base-finetuned-cord-v2 - 基于CORD数据集的直接文档理解转换模型
DonutGithubHuggingface图像转文字开源项目文档解析文档识别机器视觉模型
该模型采用Swin Transformer编码器和BART解码器架构,通过CORD数据集优化,实现了直接的图像到文本转换功能。模型跳过了传统OCR步骤,直接将文档图像编码为张量表示,再解码生成文本内容,简化了文档理解流程。
RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破
CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别
RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目,在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体,从轻量级R18到大型X模型,适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上,RT-DETR展现出卓越性能,最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架,便于研究和应用。
DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_dpt - ViT架构的多分辨率3D几何视觉模型用于深度估计
DUSt3RGithubHuggingface三维视觉图像处理开源项目模型深度学习计算机视觉
该模型使用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器构建,采用DPT结构设计。支持处理512x384至512x160等多种分辨率图像,为3D几何视觉提供简化实现方案。开发者可通过PyTorch快速部署使用,模型由NAVER开源并遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议。
DocDiff - 基于残差扩散模型的轻量级文档图像增强工具
DocDiffGithub图像处理开源项目扩散模型文档增强深度学习
DocDiff是一个基于残差扩散模型的轻量级文档增强工具,用于文档去模糊、去噪、二值化和去水印等任务。该模型在128*128分辨率上训练仅需12GB显存。除文档处理外,DocDiff还适用于自然场景图像处理和语义分割。项目提供完整代码和预训练模型,便于快速实现和应用。
DN-DETR - 创新查询去噪技术加速目标检测训练
DETRGithub开源项目注意力机制深度学习目标检测计算机视觉
DN-DETR通过创新的查询去噪技术加速DETR目标检测模型训练。该方法仅需50%训练周期即可达到基线模型性能,大幅提高训练效率。项目开源了DN-DETR、DN-Deformable-DETR等多个模型实现,并提供详细的模型库、使用指南和安装说明,便于研究者复现结果或将去噪训练应用于其他模型。
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