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diagram_detr_r50_finetuned

BPMN形状数据集上的精细调优识别模型

该项目在BPMN形状数据集上,精细调优了kacper-cierzniewski/daigram_detr_r50_albumentations模型,取得了有效的评估表现。通过调整学习率、批量大小以及优化器等超参数,并采用线性学习率调度,该模型在多达500个训练周期中持续优化。最终的训练损失达到0.9817,通过Native AMP混合精度训练技术,该模型在BPMN形状识别任务中具有较高的准确性和稳定性。

detr-resnet-101 - DETR目标检测模型:结合ResNet-101与Transformer架构
COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉
DETR是一种创新的端到端目标检测模型,结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练,能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数,DETR在目标检测任务中表现优异,达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
rtdetr_r101vd_coco_o365 - 实时目标检测革新者RT-DETR超越传统性能表现
GithubHuggingfaceRT-DETR开源项目模型模型训练深度学习目标检测计算机视觉
RT-DETR通过混合编码器架构和不确定性最小化查询选择方法实现目标检测任务。在COCO数据集测试中,RT-DETR-R101版本达到56.2% AP精度,T4 GPU上处理速度为74 FPS。模型可通过调整解码器层数实现速度与精度的灵活平衡,为实时目标检测领域提供新的技术方案。
segformer-b3-finetuned-ade-512-512 - 改进版SegFormer模型,提升语义分割精度与效率
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformers图像分割开源项目模型语义分割
SegFormer在ADE20k数据集上微调后,在高分辨率下展现出卓越的语义分割能力。它结合了层次Transformer编码器和轻便MLP解码器,通过ImageNet-1k预训练和后续微调,适合多样化的图像分割应用,提供多种版本以匹配不同需求。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
deformable-detr-DocLayNet - Deformable DETR模型实现文档布局分析 基于DocLayNet数据集
Deformable DETRDocLayNetGithubHuggingface图像处理对象检测开源项目文档布局分析模型
这是一个基于Deformable DETR架构的文档布局分析模型,在DocLayNet数据集上训练。该模型可检测和分类11种文档布局元素,在DocLayNet测试集上实现57.1 mAP。它采用transformer编码器-解码器结构,结合CNN主干网络,使用双向匹配损失训练。此模型可用于文档布局分析任务,也可集成到Aryn分区服务等应用中。
segformer-b1-finetuned-ade-512-512 - SegFormer-b1在ADE20k数据集上微调的语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
SegFormer-b1是一种针对语义分割任务的深度学习模型,在ADE20k数据集上进行了微调。该模型结合了层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在512x512分辨率下展现出优秀的分割效果。模型经过ImageNet-1k预训练后,通过添加解码头并在特定数据集上微调,可直接应用于语义分割或作为其他相关任务的基础。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
detr-doc-table-detection - 基于DETR模型的文档表格智能识别系统
DETRGithubHuggingface开源项目文档处理模型深度学习目标检测表格检测
detr-doc-table-detection是一个基于DETR架构的文档表格检测模型,能够精准识别有边框和无边框表格。该模型由Taha Douaji开发,采用ICDAR2019数据集训练,适用于各种文档分析场景。模型提供简洁的API接口,便于集成到现有系统中。作为文档信息提取的重要工具,它在提高数据处理效率方面具有显著优势。
roberta-base-finetuned-abbr - RoBERTa微调模型实现高精度缩写检测
GithubHuggingfacePLOD数据集RoBERTa命名实体识别开源项目微调模型模型自然语言处理
这是一个基于roberta-base在PLOD-filtered数据集上微调的模型,专门用于缩写检测。模型在评估中表现优异,精确率0.9645,召回率0.9583,F1值0.9614。采用掩码语言建模预训练,学习双向语言表示,适用于序列标注特别是缩写检测任务,为NLP应用提供有力支持。
distilroberta-finetuned-financial-news-sentiment-analysis - DistilRoBERTa模型实现高精度金融新闻情感分析
DistilRobertaGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理金融情感分析金融新闻
这是一个基于distilroberta-base微调的金融新闻情感分析模型。它在金融短语库数据集上训练,达到98.23%的准确率。模型结构包含6层、768维和12个注意力头,共8200万参数,运行速度是RoBERTa-base的两倍。该模型能够有效分析金融新闻的情感倾向,为金融分析和决策提供参考。
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