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dart-v1-sft

优化Danbooru标注生成的Transformer模型

Dart是一款经过微调的Transformer模型,专注于Danbooru标注生成,具备良好的效率和准确性。借助Hugging Face的Transformers和Optimum库,该模型支持ONNX等多种高性能推理工具。Dart旨在为开发者提供便捷的标注生成功能,基于2020年以后的最新数据集进行训练,确保生成结果的时效性和相关性。

detrex - 开源Transformer检测算法工具箱
Detectron2GithubPytorchTransformerdetrexobject detection开源项目
detrex是一个开源工具箱,专为最先进的Transformer检测算法提供支持。该工具箱基于Detectron2构建,并参考了MMDetection和DETR的模块设计。detrex模块化设计,提供强大基线,通过优化超参数将模型性能提升至0.2至1.1AP。该工具箱轻量易用,支持最新算法如Focus-DETR、SQR-DETR、Align-DETR、EVA-01和EVA-02,帮助用户构建定制模型。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型,将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本,DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时,实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码,并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法,DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
bge-reranker-base - 增强Transformers.js与ONNX的兼容性,以助力Web模型快速部署
GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebMLbase_model开源项目模型模型转换
此项目通过兼容ONNX权重与Transformers.js,支持WebML技术发展。用户可将模型转换为ONNX格式,以满足网页应用需求。本页面提供指南,协助开发者将模型转为ONNX并在Web环境中应用。更多详情可参考🤗 Optimum项目,获取详细优化支持与结构建议。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
table-transformer-structure-recognition-v1.1-all - Table Transformer开源表格结构识别模型
GithubHuggingfaceTable Transformer开源项目文档分析模型深度学习表格识别计算机视觉
Table Transformer是一个开源的表格结构识别模型,基于DETR架构设计。该模型在PubTables1M和FinTabNet.c数据集上进行了预训练,采用'normalize before'设置优化了网络结构。Table Transformer能够准确检测文档中的表格,为表格结构分析提供了有力支持。项目提供了详细文档,便于研究人员和开发者进行深入研究和实际应用。
bert-base-uncased-sst2-unstructured80-int8-ov - BERT模型的非结构化剪枝与量化优化技术
BERTGLUE SST2GithubHuggingfaceOpenVINO开源项目模型蒸馏量化
该项目通过非结构化幅度剪枝、量化和蒸馏,在GLUE SST2数据集上优化了BERT模型。模型在Torch和OpenVINO IR模式下准确率达到0.9128,并在Transformer层中实现了80%的稀疏性。此项目适用于OpenVINO 2024.3.0及以上版本及Optimum Intel 1.19.0及更高版本,利用NNCF完成优化,同时提供详细的参数与训练步骤,以实现高效的文本分类。
omdet-turbo-swin-tiny-hf - 实时开放词汇目标检测模型 支持批量多任务处理
GithubHuggingfaceOmDet-Turbo图像识别开源项目机器学习模型目标检测零样本分类
这是一款基于Transformer的开放词汇目标检测模型。它支持零样本检测,能够识别指定的任意类别目标。该模型的特色在于支持批量处理多张图像,允许为每张图像设置不同的检测类别和任务描述。通过简洁的API接口,该模型可以方便地集成到各种计算机视觉应用中,实现高效的实时目标检测。
dpt-beit-base-384 - 基于BEiT主干的DPT模型实现单目深度估计
DPTGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
DPT (Dense Prediction Transformer) 是一个基于BEiT主干的模型,专门用于单目深度估计。该模型在140万张图像上训练,可进行零样本深度估计。采用Transformer架构,具备强大的密集预测能力,能生成高质量深度图。模型可通过Python代码或pipeline API轻松使用,为计算机视觉任务提供了有力工具。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
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