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。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

trax - 代码清晰、高速执行的深度学习库

GithubGoogle BrainReformerTransformerTrax开源项目深度学习

Trax是一个由Google Brain团队维护的端到端深度学习库，专注于清晰代码和高速执行。它提供预训练的Transformer模型和丰富的API文档，支持用户创建和训练自定义模型，并与TensorFlow数据集无缝集成。Trax兼容CPUs、GPUs和TPUs，用户可以通过Python脚本、notebooks和命令行界面轻松使用。

transform - 全能在线代码转换平台

GithubTransformWeb开发在线转换工具开源项目数据转换

Transform是一个开源的在线代码转换平台,支持多种编程语言和数据格式间的互相转换。该平台提供直观的界面,方便开发者进行代码转换、格式化和优化。Transform能高效处理JSON、XML、CSS等多种格式,提升开发效率。平台还支持自定义转换规则,可满足特定项目需求。作为一个功能丰富的开源工具,Transform为开发者提供了便捷的代码处理解决方案。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案

GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习

PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。

gptpdf - gptpdf 高效智能的PDF转Markdown工具

GithubOpenAI APIPDF解析gptpdfmarkdown转换大型视觉模型开源项目

gptpdf是一个基于VLLM技术的PDF解析工具，可将PDF文件转换为Markdown格式。该工具能够处理复杂排版、数学公式、表格和图表，保持原文档的格式和结构。gptpdf代码简洁，支持本地使用和Google Colab环境，并提供API接口以适应不同需求。它适用于文档处理和学术研究等场景，能够提高工作效率。

transformers_tasks - 多种集成NLP任务的高效开源工具

GithubNLPhuggingface transformers信息抽取开源项目强化学习文本匹配

transformers_tasks提供了多种NLP任务的实现，基于Huggingface transformers库，用户可以便捷加载及训练模型，并根据自己数据集进行微调。包括文本匹配、信息抽取、Prompt任务等多种功能，适用于Python 3.6+和多种操作系统，满足不同NLP应用需求。

transformer-abstractive-summarization - Transformer模型实现的抽象文本摘要项目

GithubTransformer开源项目文本摘要注意力机制深度学习自然语言处理

transformer-abstractive-summarization是一个开源项目，利用Transformer模型实现抽象文本摘要。项目基于'Attention is all you need'论文提出的Transformer模型，使用Inshorts数据集训练。项目提供博客教程，详细介绍Transformer原理及其在文本摘要中的应用。该技术能生成高质量摘要，适用于新闻和文档处理等领域。项目采用Apache License 2.0许可证。

h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现

GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力

H-Transformer-1D是一个开源项目，实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度，在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能，适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器（非自回归）版本，为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。

camelot - 专业的PDF表格数据提取Python库

CamelotGithubPDF表格提取Python库开源项目数据分析

Camelot是一个开源的PDF表格提取Python库，提供高度可配置的设置以精确控制提取过程。它支持将提取的表格直接转换为pandas DataFrame，并可输出为CSV、JSON、Excel等多种格式。Camelot还提供了提取质量评估指标，有助于筛选高质量结果。这个工具适用于需要从PDF文档中提取结构化数据的数据分析师和开发者。

T-Rex - 融合文本和视觉提示的通用目标检测模型

APIGithubT-Rex2开源项目目标检测视觉提示计算机视觉

T-Rex2是一款融合文本和视觉提示的通用目标检测模型。它突破传统模型局限，具备零样本检测能力，适用于农业、工业和生物医学等领域。该模型支持交互式视觉提示、通用视觉提示和文本提示三种工作流程，满足多样化的目标检测需求。项目提供在线演示和API接口，便于快速体验和集成。

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