vit5-base

用以越南语生成任务的预训练Transformer模型

ViT5-base 编码解码器 Huggingface Vietnamese 开源项目模型预训练 Github Transformer

这是一个先进的预训练Transformer编码解码模型，专门用于越南语生成任务。它支持文本摘要、翻译和问答功能，并在GitHub上提供使用和微调的详细示例。

t5-v1_1-base - Google T5模型的改进版本专注于文本到文本的转换任务

C4数据集GithubHuggingfaceT5开源项目模型自然语言处理迁移学习预训练模型

t5-v1_1-base是Google T5模型的升级版，引入GEGLU激活函数并采用无dropout预训练策略。该模型仅在C4数据集上进行预训练，使用前需针对特定任务微调。在文本摘要、问答和分类等多个自然语言处理任务中，t5-v1_1-base展现出卓越性能，为NLP领域提供了新的研究方向。

visobert - 专注于越南社交媒体文本的语言模型

GithubHuggingfaceSpam检测ViSoBERT仇恨言论检测开源项目情感分析模型越南社交媒体

ViSoBERT 是一款针对越南社交媒体文本的语言模型，采用了 XLM-R 架构进行单语预训练，在情感识别、仇恨言论检测等领域表现优异。通过高质量、多样性文本训练，实现了对现有模型的超越，并仅限于研究用途。

e5-base-v2 - 多任务训练的自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformers开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

e5-base-v2是一个经过多任务训练的语言模型，主要用于句子相似度计算和文本分类。该模型在MTEB基准测试中展现出优秀性能，涵盖亚马逊评论分类、问答检索和文本聚类等多个领域。e5-base-v2可应用于信息检索、文本匹配和语义搜索等多种自然语言处理场景。

vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取，支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练，具有85.8M参数，能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高，该模型在大规模数据集上表现良好，适合精确特征提取的视觉任务，增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理，满足多种计算机视觉应用需求。

phobert-large - 越南语PhoBERT模型优化实现多项NLP任务性能突破

GithubHuggingfacePhoBERTRoBERTa开源项目模型自然语言处理语言模型越南语处理

PhoBERT是首个公开的大规模越南语单语预训练模型，基于RoBERTa优化BERT，超越以往多语言和单语方法，显著提升词类标注、依赖解析、命名实体识别和自然语言推理等越南语NLP任务效果。

halong_embedding - 优化的信息检索与越南文本嵌入模型

GithubHalong EmbeddingHuggingface余弦相似度信息检索句子转换器开源项目模型越南语

这个模型专注于越南语文本嵌入，利用RAG以提高生产效率，并采用Matryoshka损失来实现嵌入截断，从而加快比较速度。微调于intfloat/multilingual-e5-base模型，该模型适用于语义文本相似性、搜索和文本分类等任务，映射到784维密集向量空间，支持多语种处理。在多个余弦相似度指标中具有卓越表现，如cosine accuracy@10达到0.9687，提供高效的信息检索和分类解决方案。

vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体

GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

rorshark-vit-base - ViT架构图像分类模型实现99.23%精度

GithubHuggingfaceViT准确率图像分类开源项目机器学习模型训练模型

rorshark-vit-base是基于google/vit-base-patch16-224-in21k模型微调的图像分类器。该模型采用Vision Transformer架构，在imagefolder数据集上达到99.23%的分类准确率。经过5轮训练，使用Adam优化器和线性学习率调度。虽然在高精度图像分类任务中表现出色，但其具体应用场景和局限性有待进一步研究。

vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升

GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计

VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。

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