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。

vit - 在Habana Gaudi HPU上高效运行ViT模型的配置指南

Gaudi处理器GithubHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana图像分类开源项目模型混合精度

了解如何使用Habana Gaudi HPU进行ViT模型高效训练和部署，提供如自定义AdamW和融合梯度剪裁等特定训练参数。支持bf16混合精度训练以提升性能和精度。探索Habana HPU在增强Transformer和Diffuser模型方面的应用。

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。

vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取

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

vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练，可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数，支持224x224像素的输入图像。通过timm库，研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务，深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。

byt5-base - 直接处理原始字节的多语言自然语言处理模型

ByT5GithubHuggingface原始文本处理多语言支持开源项目模型模型架构自然语言处理

ByT5-base是一种新型多语言预训练模型，采用Google T5架构。它独特之处在于直接处理原始UTF-8字节，无需分词器即可应对多语言文本，并展现出优秀的抗噪声能力。该模型在大规模mC4多语言数据集上完成预训练，可通过微调适应不同下游任务。ByT5-base在处理包含噪声的文本数据时表现突出，尤其在社交媒体相关任务如TweetQA中，性能显著优于传统的mt5-base模型。

dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型

DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练

DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m - Vision Transformer自监督图像特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数，支持518x518像素输入，可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征，性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型

BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目

此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。

vivit-b-16x2-kinetics400 - ViViT 扩展Vision Transformer至视频分析领域的创新模型

GithubHuggingfaceViViT开源项目模型深度学习视觉变换器视频分类计算机视觉

ViViT是Arnab等人提出的视频视觉Transformer模型，将Vision Transformer的概念扩展到视频领域。这一模型主要应用于视频分类等任务的微调，在视频数据处理方面表现出色。ViViT为视频分析和理解开辟了新途径，为研究人员和开发者提供了进行视频相关任务开发的有力工具。该模型的出现推动了计算机视觉技术在视频领域的发展，为未来的视频智能分析奠定了基础。

vit-base-patch16-224-cifar10 - 视觉Transformer在CIFAR10上的图像分类优化

CIFAR10GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型微调深度学习

Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练，并在CIFAR10数据集上微调，适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取，为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码，了解如何将该技术应用到各种项目中。

ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成

CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库

ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本，将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入，特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据，有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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