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CAFormer图像分类模型基于MetaFormer设计

CAFormer基于MetaFormer架构,支持由ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调,旨在增强图像识别能力。拥有98.8M参数与23.2 GMACs,擅长处理224x224像素图像。通过TIMM库访问,这款图像分类/特征骨干模型能够提升图像理解及特征提取,适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种视觉任务。

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。
TabFormer - 用于对多变量时间序列进行建模的表格转换器
GithubICASP 2021TabFormerTabular BERT信用卡交易数据集多变量时间序列开源项目
该项目提供了用Pytorch实现的Tabular Transformers源代码和数据,可用于多变量时间序列建模。项目特点包括层级变压器模块、综合信用卡交易数据集、改进的自适应Softmax和为表格数据调整的DataCollatorForLanguageModeling模块。代码架构基于HuggingFace的transformers框架,拥有很好的扩展性和易用性。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
actionformer_release - 基于Transformer的高精度动作时刻定位模型
ActionFormerActivityNetGithubTHUMOS14Transformer开源项目时序动作定位
actionformer_release是一个基于Transformer的动作定位模型,能够检测动作实例的起止点并识别动作类别。在THUMOS14数据集上,该模型取得了71.0%的mAP,超越之前的最佳模型14.1个百分点,并首次突破60%的mAP。此外,该模型在ActivityNet 1.3和EPIC-Kitchens 100数据集上也取得了优异成绩。该项目设计简洁,通过局部自注意力机制对未剪辑视频进行时间上下文建模,并可一次性精确定位动作时刻。代码和预训练模型已开源,可供下载和试用。
Retinexformer - Retinexformer:高效低光照图像增强工具,支持15个基准测试和超高分辨率
GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像
Retinexformer是一个低光照图像增强项目,支持超过15个基准测试和超高分辨率图像(最高4000x6000)。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名,提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练,自适应分割测试策略显著提升模型性能。
uform - 用于内容理解和生成的袖珍型多模态 AI
GithubONNXUForm多模态AI嵌入模型开源项目生成模型
UForm是一个全面的多模态AI库,涵盖了从文本到图像,乃至视频剪辑的生成与理解等多种功能。支持多种语言,包含轻量级生成模型及高效的预训练变压模型,能够广泛应用于从服务器到智能手机等不同设备。主要优势包括快速的搜索性能、简易的模型部署过程及卓越的多语言应用能力,适用于快速嵌入、语义搜索、图像标题生成和视觉问答等多种场景。
conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型
ConformerGithubPyTorchTransformer卷积神经网络开源项目语音识别
Conformer模型结合卷积神经网络和Transformers,能同时捕捉音频的局部和全局依赖关系,提高语音识别精度并节省参数。本项目提供该模型的PyTorch实现,包含详细的安装和使用指南,适用于Python 3.7及更高版本。
Corrformer - 全球气象站统一深度模型的可解释天气预报系统
CorrformerGithub天气预报开源项目时空建模机器学习深度学习
Corrformer是一种新型天气预报模型,通过多相关性机制实现了对数万个气象站的协作预报。该模型显著降低了时空建模复杂度,并能生成基于天气过程传播方向的可解释预测。在多个尺度的数据集上,Corrformer的预报性能超越了传统统计方法和最新深度学习模型,近地面预报能力可与数值方法相媲美。这项研究为气象科学引入了创新的数据驱动人工智能方法。
RestoreFormer - 盲脸修复的跨域注意力模型
GithubRestoreFormer++人脸修复开源项目深度学习盲恢复高质量
RestoreFormer利用多头交叉注意力层实现高质量盲脸修复,其特点是从高质量字典中提取关键-值对用于面部重建。2023年9月项目添加了在线演示和更用户友好的推理方法,2023年1月新增了测试数据集。源代码和资源在GitHub提供,并包含详细的数据集准备和模型训练指南,支持多种评估指标。
featureform - 使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征的虚拟特征库
FeatureformGithub开源开源项目数据科学机器学习特征存储
Featureform 是一个虚拟特征库,使数据科学家能够定义、管理并服务于机器学习模型的特征。它通过协调现有基础设施,将变换、特征、标签和训练集标准化,促进团队协作和资源共享。Featureform 支持从个人数据科学家到大型企业团队的多种应用场景,并提供内置合规支持,包括角色访问控制和审计日志。该开源项目兼容现有数据基础设施,适用于本地和云端部署。
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