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darts

使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构

DARTS算法通过连续松弛和梯度下降,在架构空间中高效设计用于图像分类(CIFAR-10和ImageNet)和语言建模(Penn Treebank和WikiText-2)的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行,提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南,支持自定义架构的可视化。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
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。
parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成
GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
本项目是Google Parti模型的PyTorch实现,Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化,提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程,支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库
GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习
NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库,专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具,改善图像、视频和音频的处理,同时解决CPU瓶颈,支持跨多平台框架使用。此外,DALI利用GPUDirect Storage技术,从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输,显著提升处理速度。
nest_base_jx.goog_in1k - NesT模型:高精度图像分类的嵌套层次Transformer架构
GithubHuggingfaceImageNetNesT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
NesT (Nested Hierarchical Transformer) 是一种创新的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有6770万参数,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。NesT模型在JAX中原始训练,后被移植到PyTorch,展现出优秀的准确性、数据效率和可解释性,为计算机视觉领域提供了新的研究方向。
OpenDalleV1.1 - 超越SDXL性能的开源AI文生图模型
GithubHuggingfaceOpenDalleV1.1Stable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习
OpenDalleV1.1是一个开源AI图像生成模型,比SDXL具有更强的性能表现。模型在图像真实感和艺术风格方面表现突出,能够准确解析提示词并生成对应图像。基于独特的模型合并方法开发,仅限个人非商业使用,支持diffusers框架部署,通过推荐参数配置可生成细节丰富的图像。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
transformer_latent_diffusion - 基于 PyTorch 的 Transformer 潜在扩散文本生图模型
AI绘图GithubLatent DiffusionPyTorchTransformer图像生成开源项目
Transformer Latent Diffusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目,实现了文本到图像的潜在扩散模型。该模型体积小、生成速度快、性能合理,可在单 GPU 上快速训练。项目代码简洁,依赖少,注重数据质量。它提供数据处理工具,支持自定义训练,并进行了多项性能优化。项目展示了 256 分辨率随机样本和 CLIP 插值等生成示例。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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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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