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diagram_detr_r50_finetuned

BPMN形状数据集上的精细调优识别模型

开源项目bpmn-shapes评估损失daigram_detr_r50_albumentations模型细化调整Huggingface训练损失Github

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。

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dreamshaper-xl-turbo - 提升文本到图像处理性能的Stable Diffusion模型
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watermark_detector - 图像水印检测模型，基于Google ViT基础模型
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dart-v1-sft - 优化Danbooru标注生成的Transformer模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目标签生成模型模型微调深度学习自然语言处理
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deberta_finetuned_pii - DeBERTa微调模型实现精准PII识别与分类
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deberta_finetuned_pii是一个基于DeBERTa架构的微调模型，专门用于识别和分类非结构化文本中的个人身份信息(PII)。该模型能准确识别多种PII类别，如账户信息、银行详情、个人资料、联系方式等。通过高效检测敏感信息，它有助于确保数据隐私和合规性，适用于处理文档、邮件和用户生成内容。模型可通过transformers库轻松集成，提升数据处理的安全性和效率。
Stable-DINO - 基于稳定匹配的高性能目标检测模型
COCO数据集GithubStable-DINO开源项目深度学习目标检测计算机视觉
项目采用稳定匹配算法，结合检测变压器架构，在目标检测领域取得突破。模型在COCO数据集上实现63.8 AP，具有高性能、易用性和低计算开销等特点。Stable-DINO可与现有DETR变体整合，并在多种backbone下表现出色。该技术不仅适用于目标检测，还可扩展到实例分割等相关任务。
dit-base-finetuned-rvlcdip - 基于自监督学习的文档图像转换模型应用
Document Image TransformerGithubHuggingfaceRVL-CDIP开源项目文档分类模型自我监督学习视觉编码器
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hebert-finetuned-hebrew-metaphor - heBERT微调模型实现希伯来语隐喻检测 准确率达95.10%
GithubHuggingfaceheBERT希伯来语开源项目模型模型训练自然语言处理隐喻识别
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UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法，在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注，并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息，在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。
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