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SparseTransformer

PyTorch库实现可变长度稀疏Transformer用于3D点云处理

SpTr稀疏变压器点云处理3D识别PyTorchGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
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。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。
x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
SwissArmyTransformer - 瑞士军刀式Transformer库，用于多样化模型的开发与优化
BERTDeepSpeedGLMGithubTransformersat开源项目
SwissArmyTransformer是一个灵活且强大的库，用于开发和优化各种Transformer变体模型，如BERT、GPT、T5等。该库通过轻量级混合组件支持多种用途，并结合DeepSpeed-ZeRO和模型并行技术，提供了大规模模型预训练和微调的最佳实践。只需几行代码即可实现前缀调优和缓存自动回归模型，适用于大规模分布式训练和高效推理。
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。
robotic-transformer-pytorch - RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现
GithubRT1人工智能开源项目机器人变形金刚深度学习计算机视觉
本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。
Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态
GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉
本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。
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