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meta-dataset

多样化小样本学习基准与算法实现

TFDS APIMeta-DatasetCrossTransformersFLUTENeurIPS 2021Github开源项目

本项目介绍了基于TensorFlow Datasets的Meta-Dataset输入管道，兼容原始协议（MD-v1）和更新的VTAB+MD协议（MD-v2），并提供相关研究的代码和检查点，详细说明数据管道、模型及实验设置。大量实验揭示了一些重要的研究挑战，并提出了新的基准方法来量化Meta-Dataset中的元学习优势，希望能激励更多相关研究方向的工作。

GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
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。
datasets - 公共数据集下载和准备的实用库
GithubMNISTTensorFlow Datasetstf.data.Dataset定制化开源项目性能
TensorFlow Datasets是一个公共数据集下载和准备的实用库，简化数据集加载与处理。通过其API，用户可以访问和使用多个预构建数据集，优化训练管道性能，并确保数据的确定性与可重复性。详情请参考官方教程、指南及API文档，支持在Colab笔记本中交互式操作。此工具适合快速集成数据集与进行机器学习模型训练的开发者。
webdataset - 大规模深度学习数据集的管理工具
GithubPyTorchWebDatasettar文件开源项目数据管道深度学习
WebDataset是一种高性能的数据管理工具，专为大规模深度学习任务设计。它支持从本地存储和云对象存储读取数据，兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。WebDataset能高效处理和读取多种格式的数据集，如图像、音频和视频，极大地提升I/O性能并简化数据预处理。其优势包括低延迟、无需本地存储及并行数据访问，适用于不同规模的深度学习任务。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准，用于多模态表征学习，覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道，简化数据加载、实验设置和模型评估，确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
mtt-distillation - 合成数据集优化训练性能，广泛适用于多个领域
CIFAR-100CVPR 2022Dataset DistillationGithubImageNetSynthetic Data开源项目
通过匹配训练轨迹实现数据集蒸馏，减少模型训练所需的真实数据集数量并保持高性能。适用于ImageNet等大规模数据集，可生成低支撑的合成数据集和可拼接纹理。项目提供详细的实现步骤和代码，从下载仓库、生成专家轨迹到数据集蒸馏，帮助用户快速开始应用。还提供可视化工具和超参数设置指南，满足不同需求。此方法显著提高了模型训练效率，适合学术研究和工业应用。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术，支持复杂的多语言语音合成实验，提供完善的编码器共享机制，并包含丰富的语言数据及互动示范，旨在推动学术研究及应用开发。
all_datasets_v3_mpnet-base - 基于MPNet的高效句子和段落编码模型
GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索句向量句子相似性对比学习开源项目模型
该模型利用sentence-transformers，通过microsoft/mpnet-base预训练模型和自监督对比学习目标进行微调，将句子和段落有效编码至768维度向量空间，适用于信息检索、语义搜索和聚类任务，尤其是在句子相似度计算中有较好表现。微调时，使用了超过10亿对的句子数据，并在TPU v3-8环境下进行了920k步训练，采用AdamW优化器和对比损失。此外，在无sentence-transformers库的情况下，通过特定的池化操作仍可实现相似的编码效果，代码实现简单易用。
llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库
GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集
LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域，项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源，旨在促进模型性能提升。
datasets - 最大的 ML 模型即用型数据集中心，具有快速、易用且高效的数据操作工具
APIApache ArrowGithubHugging Face开源项目数据集机器学习
🤗 Datasets是一个高效的轻量级数据处理库，支持一行代码完成数据集的下载和预处理。库支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架，并提供智能缓存及大规模数据集的流式处理，有效减轻内存限制的压力，简化机器学习和数据分析的前置工作。
metaclip-h14-fullcc2.5b - 大规模视觉语言模型基于25亿CommonCrawl数据训练
GithubHuggingfaceMetaCLIP多模态学习开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本分类
MetaCLIP是一个基于25亿CommonCrawl数据点训练的大规模视觉语言模型。该模型由Xu等人在《Demystifying CLIP Data》论文中提出，旨在解析CLIP的数据准备流程。MetaCLIP支持图像与文本的联合嵌入，可应用于零样本图像分类、文本图像检索等任务。作为一个开源项目，MetaCLIP为研究人员提供了探索大规模视觉语言模型的新方向，有助于推进计算机视觉和自然语言处理领域的发展。
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