table-transformer

基于深度学习的表格提取与结构识别模型

Table Transformer 表格提取深度学习目标检测 PubTables-1M Github 开源项目

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。

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。

TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法

GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习

TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目，结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数，支持单模态和多模态配准，公开了训练脚本和预训练模型，并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合

Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。

doctr - 由深度学习提供支持的无缝、高性能和可访问的库，用于 OCR 相关任务

GithubOCRPyTorchTensorFlowdocTR开源项目文本识别

docTR提供高效、准确的OCR解决方案，支持PDF和图像文件，基于TensorFlow 2和PyTorch。能快速检测识别文档文字，并提供多种处理旋转文档选项。用户可使用预训练模型快速上手或自定义架构。解析结果可视化且支持导出为JSON格式，方便后续处理和分析。

tracr - 开源编译器实现RASP程序到Transformer权重的转换

GithubRASPTracrtransformer开源项目编译器解释性

tracr是一个开源编译工具，可将RASP程序转换为Transformer权重。它通过追踪程序、推断基向量和中间表示，最终生成Haiku模型。tracr支持类别和数值表示，使用BOS标记实现多种操作，并探索了残差流压缩嵌入。研究人员可以利用tracr编译RASP程序，查看中间激活值，深入分析模型行为，为Transformer可解释性研究提供实验平台。

pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析

GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制

该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。

transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具，只需2行代码

GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具

Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具，只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型，并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer，用户能快速获得预测分类解释，并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建，支持多标签分类等功能，帮助开发者深入理解模型决策。

Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合

GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程，涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例，展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现，并提供Colab notebooks方便实践。

Tabular-data-generation - 开源表格数据生成工具库支持多种生成模型

GANGithub开源项目数据增强时间序列生成机器学习表格数据生成

Tabular-data-generation是一个开源的表格数据生成工具库,集成了GAN、TimeGAN、扩散模型和大语言模型等多种生成技术。通过简洁的API,研究人员可方便地生成高质量合成数据,应用于数据增强和隐私保护等领域。项目提供了完整的使用文档、实验设计和结果分析,为表格数据生成研究提供了有价值的参考资源。

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。

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