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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。

doctr-crnn-vgg16-bn-fascan-v1 - VGG16-CRNN文字识别模型
GithubHuggingfaceOCR技术PyTorchTensorFlow图像识别开源项目模型深度学习
doctr-crnn-vgg16-bn-fascan-v1是一个基于CRNN架构的文字识别模型,采用VGG16作为特征提取网络。模型通过DocumentFile接口支持图像处理,结合灵活的检测架构选择机制,可实现文档OCR任务。该实现同时支持TensorFlow 2和PyTorch框架,便于开发者快速部署和使用。
diagram_detr_r50_finetuned - BPMN形状数据集上的精细调优识别模型
GithubHuggingfacebpmn-shapesdaigram_detr_r50_albumentations开源项目模型细化调整训练损失评估损失
该项目在BPMN形状数据集上,精细调优了kacper-cierzniewski/daigram_detr_r50_albumentations模型,取得了有效的评估表现。通过调整学习率、批量大小以及优化器等超参数,并采用线性学习率调度,该模型在多达500个训练周期中持续优化。最终的训练损失达到0.9817,通过Native AMP混合精度训练技术,该模型在BPMN形状识别任务中具有较高的准确性和稳定性。
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型,能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色,展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数,体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引,可实现快速精准的文档检索。
LD - 高效提升目标检测模型性能的定位知识蒸馏方法
COCOGithubPASCAL VOC定位蒸馏开源项目目标检测知识蒸馏
LD项目提出了一种创新的定位蒸馏方法,旨在高效传递教师模型的定位知识到学生模型。该方法重构了定位知识蒸馏过程,并引入了有价值定位区域的概念,有选择地蒸馏语义和定位信息。实验结果显示,在不增加推理时间的前提下,LD能将GFocal-ResNet-50模型在COCO数据集上的AP从40.1提升至42.1。这种简单有效的蒸馏方案适用于多种密集目标检测器。
lcnn - 高效的端到端线框解析神经网络
GithubL-CNNwireframe解析图像处理开源项目神经网络计算机视觉
L-CNN是一种用于图像线框检测的高效神经网络。该项目在GitHub上开源了完整的PyTorch实现,包含数据处理、模型训练和评估等模块。L-CNN在多项定量指标上超越了现有方法,为线框解析领域提供了新的基准。项目还提供了预训练模型,方便研究者进行复现和进一步开发。
DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2
DALL-E 2GithubPytorch开源项目文本到图像神经网络自监督学习
DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发,采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络,提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献,并在Discord社区进行交流和支持。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型
该项目介绍了ControlNet神经网络结构,通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型,适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习,且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点,涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测,丰富了大规模扩散模型的控制方式,有助于推进相关应用的发展,最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
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