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PyTorch-Encoding

基于PyTorch的高效深度学习编码网络

PyTorch-Encoding由Hang Zhang创建,提供了详细的安装和使用说明,包含图像分类和语义分割模型。项目集成了ResNeSt和Deep TEN等编码网络,在ADE20K和PASCAL Context等数据集上取得了出色表现。其高效的上下文编码方法为深度学习提供了新的解决方案,是计算机视觉领域的重要工具。

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率
GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理
opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型,能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色,展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数,体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引,可实现快速精准的文档检索。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
PyTorch-Tutorial-2nd - 涵盖深度学习应用与推理部署的知识库
GithubPyTorch大语言模型开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
本书基于PyTorch,系统性涵盖深度学习的核心知识,包括计算机视觉、自然语言处理、大语言模型等实战案例,详解ONNX和TensorRT推理部署框架,为读者提供从基础到应用的完整指导,帮助快速掌握PyTorch并实现项目落地。适合AI自学者、产品经理及跨领域人士阅读。
resnet50d.ra2_in1k - 基于ResNet-D架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
ResNet-D是一款在ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,采用ReLU激活函数和三层卷积结构,包含2560万参数。模型支持224x224尺寸训练输入和288x288测试输入,集成RandAugment增强技术,可实现图像分类、特征提取等计算机视觉任务。
vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体
GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer(ViT)模型,包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器,本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装,并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化,适用于多种视觉任务场景。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
resnet-152-text-detector - 基于ResNet-152的高效图像文本检测深度学习模型
GithubHuggingfaceResNet-152图像分类开源项目文本检测模型深度学习计算机视觉
ResNet-152 Text Detector是一个基于ResNet-152架构的深度学习模型,用于快速判断图像是否包含可读文本。该模型在COCO-Text和LLaVAR数据集上训练,使用约14万张图像,其中50%含文本,50%不含文本。模型采用300x300输入分辨率,使用AdamW优化器,学习率为5e-5,训练3个epochs。通过简单的Python代码,开发者可以轻松集成此模型,实现二元分类的图像文本检测功能。
detr-resnet-50-panoptic - DETR模型:结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割
DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型,融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练,支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制,DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上,模型展现出优秀性能:框AP为38.8,分割AP为31.1,全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。
dc-ae-f64c128-in-1.0 - 深度压缩自编码器提高高分辨率模型性能
Deep Compression AutoencoderGithubHuggingface图像生成开源项目模型残差自编码训练加速高分辨率扩散模型
DC-AE凭借残差自编码和分阶段训练策略提升了高空间压缩率自编码器的重建精度,不仅在高分辨率扩散模型中实现了高效运行,还保持了优越的性能表现。在ImageNet 512x512测试中,DC-AE比传统SD-VAE-f8自编码器提高了19.1倍的推理速度和17.9倍的训练速度。
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