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h2ovl-mississippi-800m

紧凑型视觉语言模型,提供出色的文本识别功能

H2OVL-Mississippi-800M是H2O.ai推出的一款紧凑型视觉语言模型,拥有0.8亿参数,专注于OCR文本识别,表现出色。该模型在OCRBench测试中领先,超越更大规模的模型。基于H2O-Danube的架构,Mississippi-800M扩展了视觉和文本整合能力。通过1900万图文对进行训练,尤其注重OCR、文档理解以及表格和图表的解析,优化紫为OCR任务。

OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步
DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型
OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集,显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本,由Allen Institute for AI开发,提供完整的代码、检查点及训练日志,支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色,适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus - 支持50多种语言的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta图像识别多语言CLIP开源项目机器学习模型自然语言处理
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus是一个多语言视觉语言模型,扩展了CLIP模型至50多种语言。该模型包含多语言文本编码器,可与Vit-B-16Plus图像编码器协同工作。在多语言MS-COCO数据集的文本-图像检索任务中,它在11种语言中均表现出色。模型能够从多语言文本和图像中提取特征向量,适用于跨语言的图像文本匹配应用。
wavlm-base-plus - Microsoft 全栈语音处理预训练模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目微软模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Base-Plus是Microsoft开发的预训练语音模型,致力于解决全栈语音处理任务。该模型在94,000小时的英语语音数据上进行自监督学习,采用改进的Transformer结构和话语混合训练策略。WavLM在SUPERB基准测试中表现优异,可应用于语音识别、音频分类等多种下游任务,为语音处理技术带来重要进展。这个预训练模型需要在特定任务上进行微调后才能使用,主要支持英语。值得注意的是,WavLM是基于音素而非字符预训练的,这一点在进行微调时需要特别注意。
trocr-small-handwritten - Transformer架构的手写文本识别OCR模型
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目手写识别模型
TrOCR-small-handwritten是一个基于Transformer架构的手写文本识别模型。它结合图像编码器和文本解码器,可将手写图像准确转换为文本。该模型在IAM数据集上微调,适用于单行文本OCR任务。模型提供简洁API,便于集成到各类应用中,实现高效的手写文本数字化。其小型结构设计使其在保持识别精度的同时,具有更快的处理速度和更低的资源消耗。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型
GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率
LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。
manga-ocr - 日本漫画光学字符识别工具,支持多种文本处理场景
GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会
Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具,专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本,适用于漫画中的文本气泡。同时,该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成,便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。
llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力,能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练,包括558K图文对和158K多模态指令数据,并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究,适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。
mindocr - 基于MindSpore的开源OCR工具包 实现高效文本检测与识别
GithubMindOCRMindSporeOCR工具箱开源项目文字识别文本检测
MindOCR是一个基于MindSpore的开源OCR开发工具箱,集成主流文本检测和识别算法。该工具箱提供易用的训练和推理接口,加速文本检测识别模型的开发和部署。MindOCR支持DBNet、CRNN等多种算法,采用模块化设计,并提供高性能预训练模型。研究人员和开发者可以利用MindOCR快速构建OCR应用,实现高效的图像文本理解。
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