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Multi-Task-Transformer

场景理解多任务变压器模型 TaskPrompter和InvPT

Multi-Task-Transformer项目提供两种场景理解多任务变压器模型:TaskPrompter和InvPT。TaskPrompter利用空间-通道多任务提示进行密集场景理解,InvPT采用倒金字塔架构。这些模型在单目深度估计和3D目标检测等任务中表现出色,并在ICLR2023和ECCV2022会议上发表。项目开源代码和预训练模型,支持多种计算机视觉应用。

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。
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。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型,专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项,支持多个本地模型,并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外,项目提供了基于enwik8数据集的训练示例,为开发者提供了实用参考。
transformer-debugger - 深入洞察小型语言模型行为的自动化调试工具
GithubTransformer Debugger开源项目神经元查看器稀疏自编码器自动可解释性语言模型
Transformer Debugger是一款由OpenAI超级对齐团队开发的工具,专门用于分析小型语言模型的特定行为。该工具结合了自动化解释技术和稀疏自编码器,无需编写代码即可快速探索模型行为。它能识别影响特定行为的关键组件,自动生成解释,并追踪组件间的连接,从而揭示神经元回路。通过支持对前向传播的干预和观察,Transformer Debugger为研究人员提供了深入分析语言模型内部机制的强大功能。
TencentPretrain - 多模态预训练和微调框架,支持文本、视觉与音频数据
GithubTencentPretrain下游任务多模态开源项目模型库预训练
腾讯开发的多模态预训练框架TencentPretrain,专为文本、视觉和音频数据设计,具有高效的模块化设计,便于使用现有预训练模型并提供扩展接口。支持CPU、单GPU及分布式训练模式,拥有丰富的预训练模型,适用于如分类、机器阅读理解等多种下游任务,在多个竞赛中表现优异。详见完整文档及快速入门指南。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
SparseTransformer - PyTorch库实现可变长度稀疏Transformer用于3D点云处理
3D识别GithubPyTorchSpTr开源项目点云处理稀疏变压器
SparseTransformer (SpTr)是一个PyTorch库,专门用于实现可变长度稀疏Transformer,主要应用于3D点云数据处理。该库具有快速、内存高效和易用的特点,支持窗口Transformer等技术。SpTr已在多个计算机视觉研究中应用,包括LiDAR的球形Transformer和3D点云分割的分层Transformer。它能够轻松集成到基于Transformer的3D点云网络中,仅需少量修改即可使用。
prompt-to-prompt - 基于注意力控制的提示词驱动图像编辑技术
GithubPrompt-to-Prompt图像编辑开源项目扩散模型注意力控制深度学习
Prompt-to-Prompt是一个基于潜在扩散和稳定扩散模型的图像编辑项目。它通过注意力机制控制,实现了替换、细化和重新加权等多种提示词编辑方式。项目还包含用于编辑真实图像的空文本反转技术,能够通过简单的文本提示实现精确的图像编辑和生成。
Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述
GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习
本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。
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