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distilroberta-base-climate-detector

基于DistilRoBERTa的气候相关文本检测模型

distilroberta-base-climate-detector是一个专注于气候相关文本检测的自然语言处理模型。它基于DistilRoBERTa架构,在气候检测数据集上进行了微调,能够高效识别气候相关段落。该模型易于集成到Transformers库的文本分类管道中,为气候变化研究和环境分析提供了实用的工具。

GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力,发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码,并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法,便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题,在COCO数据集上达到42 AP的性能表现,同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构,实现了图像的高效并行处理,大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型,便于研究人员进行深入探索和实际应用。
carbontracker - 深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具
AI训练Githubcarbontracker开源项目深度学习碳足迹能源消耗
carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型,通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预,支持对象检测和实例分割任务
AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目
Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型,通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预,支持对象检测和实例分割任务,并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行,通过插件接口连接基础和目标模型插件,减少依赖和许可证冲突,确保高效便捷的模型训练与部署。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架,通过四阶段的官方PyTorch实现,支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上,评估各个模块的性能表现,包括准确性、速度和内存需求,并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试,或进行更深入研究。
time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源,涵盖论文、代码和数据,全面总结其最新进展。内容持续更新,开放问题提交和拉取请求,覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域,适合学术研究及实际应用。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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