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mit-b1

SegFormer分层Transformer编码器用于语义分割

mit-b1是SegFormer模型的预训练编码器,采用分层Transformer结构,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。该模型主要用于语义分割任务的微调,可通过添加轻量级全MLP解码头实现。mit-b1在ADE20K和Cityscapes等基准测试中表现优异,为语义分割提供了高效的特征提取能力,适用于多种下游任务。

LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库
C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型
LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库,提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器,推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大,适合快速开发和部署各类图像分割应用。
distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型,提升下游任务处理速度
DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型
DistilBERT是一种高效的Transformers模型,比原始BERT更小更快,适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练,它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答,尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下,DistilBERT在多种任务中表现优异,兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。
UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型
GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目
UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型,可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器,UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中,UniSeg在两项任务中均获得第二名,展现了其在医学图像分割领域的出色表现。
w2v-bert-2.0 - 大规模多语言语音编码器
GithubHuggingfaceSeamless CommunicationTransformersW2v-BERT 2.0开源项目模型语音编码器预训练模型
W2v-BERT 2.0是一款开源的多语言语音编码器,基于Conformer架构设计。该模型包含6亿参数,在4.5百万小时的无标签音频数据上进行预训练,涵盖143种语言。作为Seamless系列的核心组件,W2v-BERT 2.0可应用于自动语音识别和音频分类等任务。该模型支持通过Hugging Face Transformers和Seamless Communication框架使用,为多语言语音处理研究提供了有力工具。
mformer-authority - 基于Transformers的开源自然语言处理库
GithubHuggingfacetransformers开源许可开源项目机器学习库模型自然语言处理英语
mformer-authority是一个基于MIT许可的开源自然语言处理库,提供了便捷的Transformers模型使用接口。该库支持多语言处理,可帮助开发者快速构建和部署NLP应用。作为一个轻量级工具,mformer-authority适用于各种自然语言处理任务,包括文本分类、命名实体识别等。它具有易用性高、性能优良的特点,是开发者进行NLP项目的理想选择。
hierarchical-bert-model - 层级BERT模型的实现及优化方案
Adam优化器GithubHuggingfaceKeras学习率开源项目模型模型图训练超参数
一个基于Keras框架的层级BERT模型实现,通过优化训练参数提升模型性能。模型采用float32精度训练,集成JIT编译技术,并针对性配置了学习率和优化参数。该模型主要应用于层级文本分类任务。
MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型 实现CPU实时运行
GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络
MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型,无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token,有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法,包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异,分别达到70.6%和57.4%的AUC,同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是,MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。
efficientnet_b3.ra2_in1k - EfficientNet B3变体:基于RandAugment的ImageNet-1k图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
efficientnet_b3.ra2_in1k是一款基于EfficientNet B3架构的图像分类模型,经过ImageNet-1k数据集训练。该模型采用RandAugment RA2数据增强策略,结合RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,实现了优异的性能。拥有1220万参数,模型在图像分类、特征提取和嵌入生成等任务中表现出色,为计算机视觉应用提供了高效且灵活的解决方案。
segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
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