tessdata_fast

Tesseract OCR引擎的快速整数训练模型

Tesseract OCR 训练模型快速整数版本 LSTM引擎 OCR语言 Github 开源项目

tessdata_fast项目提供Tesseract 4和5 LSTM OCR引擎的快速整数训练模型。这些模型在速度和准确性间取得平衡，包括单一语言和多语言脚本模型，支持多种语言和文字系统。虽不支持微调和增量训练，但已在多数Linux发行版中广泛应用，为OCR处理提供高效解决方案。

LaTeX_OCR_PRO - 基于深度学习的多语言数学公式识别系统

AttentionGithubLaTeX_OCR_PROSeq2Seq开源项目数学公式识别机器学习

LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目，结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术，实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程，在多项性能指标上达到业界领先水平。此外，LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化，为相关研究和应用开发提供了有力支持。

LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型

GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调

LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法，该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据，并提供了环境配置、训练脚本和评估方法，为相关研究和开发提供了全面支持。

easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例

Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。

fast_rnnt - 快速高效的RNN-T损失计算方法

GithubPyTorchRNN-T剪枝开源项目快速实现损失计算

fast_rnnt项目实现了一种快速高效的RNN-T损失计算方法。通过pruned rnnt算法，该方法使用简单joiner网络获取修剪边界，再评估完整非线性joiner网络。项目提供简单、平滑和修剪三种RNN-T损失计算功能，支持pip安装。与其他实现相比，fast_rnnt在计算速度和内存使用方面表现优异。

fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库

GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉

fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。

TF-ID - 开源AI模型助力学术论文表格和图像高效提取

GithubTF-ID图像识别学术论文对象检测开源项目表格识别

TF-ID是一系列用于从学术论文中提取表格和图像的目标检测模型。项目开源了训练代码、模型权重和标注数据集。TF-ID包含四个版本，分为基础和大型模型，可提取有无标题文本的表格和图像。模型基于Florence-2微调，测试准确率达98.06%。项目提供使用示例和完整训练指南，方便研究者复现和应用。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

ddddocr - 多功能验证码识别库支持OCR与目标检测

DdddOcrGithubOCR开源项目滑块检测目标检测验证码识别

ddddocr是一个开源的验证码识别库，支持基础OCR、目标检测和滑块识别等多种功能。该项目采用深度学习技术，无需针对特定验证码训练，具有通用性强的特点。ddddocr支持Windows、Linux和MacOS等主流操作系统，提供Python接口便于集成。项目设计注重简化配置和使用流程，为开发者提供了一个高效的验证码识别工具。

FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎高性能支持

CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化

FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载，同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理，并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer，该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员，能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队，这是一个值得考虑的开源选择。

Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型

GithubOpenAIWhisper加速推理开源项目微调语音识别

本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型，并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练，并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型，支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明，以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表，方便用户快速上手。

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