#视觉语言理解

pix2struct - 基于截图解析的视觉语言预训练模型
Pix2Struct视觉语言理解预训练模型数据预处理实验运行Github开源项目
Pix2Struct是一个基于截图解析的视觉语言预训练模型。该模型可处理图像描述、图表问答和界面元素理解等多种任务。项目提供预训练的Base和Large模型检查点,以及9个下游任务的微调代码。Pix2Struct在多个视觉语言任务中表现优异,为相关研究提供了有力支持。
pix2struct-base - Pix2Struct预训练模型,实现多语言视觉-文本任务
文本解码器开源项目模型GithubHuggingfacePix2Struct视觉语言理解图像编码器预训练
Pix2Struct是一种预训练的图像-文本模型,专用于多种任务,如图像字幕生成和视觉问答。该模型通过解析网页截图为简化HTML进行预训练,在文档、插图、用户界面和自然图像领域实现出色性能,灵活整合语言和视觉输入。
pix2struct-large - 融合图像和文本的开创性AI预训练模型
模型多任务学习开源项目Huggingface图像到文本模型Pix2StructGithub预训练视觉语言理解
Pix2Struct是一款突破性的图像到文本预训练模型,专注于视觉语言理解。其独特之处在于通过解析网页截图为简化HTML进行预训练,有效整合了OCR、语言建模和图像描述等关键技术。在文档、插图、用户界面和自然图像四大领域的九项任务评估中,Pix2Struct在六项中表现卓越,展现了其强大的通用性。这一创新模型为视觉语言相关任务奠定了坚实基础,可通过微调适应多样化的应用场景。
blip-itm-base-flickr - 用于视觉语言理解和生成的多功能开源工具
数据集生成任务GithubBLIP开源项目视觉语言理解Huggingface图像文本匹配模型
BLIP通过生成并过滤图像描述,有效地增强了视觉与语言结合任务的能力,如图像文本检索、图像描述生成和视觉问答。其在实际应用中的优异表现及对视频语言任务的零样本迁移能力,使其成为研究人员的理想工具。
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