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DECIMER-Image_Transformer

化学结构图像识别的深度学习新方法

DECIMER化学图像识别深度学习TransformerSMILESGithub开源项目

DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型，开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程，采用TPU加速训练，提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向，推动了化学信息学领域的发展。

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介绍相关项目
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
segformer-b4-finetuned-ade-512-512 - 512x512分辨率下SegFormer的高效Transformer语义分割实现
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型语义分割
本项目展示了SegFormer模型如何应用在ADE20k数据集上，以512x512分辨率进行微调。该模型采用分层Transformer编码器与轻量级全MLP解码头的设计，并在ImageNet-1k预训练后用于语义分割。其适用于多个基准测试如ADE20K和Cityscapes，为视觉分割提供强大而灵活的工具。用户可以使用该模型进行图像的语义分割，或选择适合特定任务的微调版本。
vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习
该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练，基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计，包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果，DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异，并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型，适合多种机器学习场景。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架，可处理12种不同模态的数据，包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法，支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现，为多模态AI研究提供了有力支持。
PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型
GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练
MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合，为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重，便于研究者复现结果和深入研究。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码
GithubTransformer开源项目注意力机制深度学习神经网络自然语言处理
这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构，结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示，该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小，为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置，包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验，有助于深入理解分层Transformer的性能特点。
table-transformer - 基于深度学习的表格提取与结构识别模型
GithubPubTables-1MTable Transformer开源项目深度学习目标检测表格提取
Table Transformer (TATR)是一种基于对象检测的深度学习模型,用于从PDF和图像中提取表格。该模型支持表格检测、结构识别和功能分析,并提供完整的训练和推理代码。TATR还发布了在PubTables-1M等大规模数据集上的预训练模型权重,有助于实现高精度的表格提取和分析。
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