StructBERT零样本分类模型介绍 模型详细介绍及实现原理可参考评测文章:世界那么大,我想去看看——探索ModelScope之零样本分类 Yin等人[1]提出了一种使用预训练的自然语言推理模型来实
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以上的YAML部分将会被ModelScope框架解析为模型的meta信息,来协助模型的管理。 包括模型分类,模型版本,以及模型发现等等。 而下面的文本将以markdown格式解析,来作为模型页面的信息
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视频编辑 这是一个video inpainting模型。输入一段视频和mask区域,对视频进行修复。 模型描述 利用transfomer结构,基于STTN.进行了优化,适用深度可分离卷积替代标准卷积,
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Introduction The Yi series models are large language models trained from scratch by developers at 01
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情感分类模型 本模型是针对实际场景中常见的社交媒体文本情感分析需求所提供的一个模型。模型使用TweetEval社交媒体情感分析文本数据,在BERT预训练模型上进行微调,贴合下游社交媒体领域的情感分类能
380pytorchnlp
零样本分类模型介绍 模型详细介绍及实现原理可参考评测文章:世界那么大,我想去看看——探索ModelScope之零样本分类 Yin等人[1]提出了一种使用预训练的自然语言推理模型来实现零样本分类的方式。
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百科关系抽取模型介绍 百科关系抽取模型是在hfl/chinese-roberta-wwm-ext预训练模型的基础上,用duie数据集训练出来的关系抽取模型。 模型描述 模型基于hfl/chinese-
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模型介绍 模型描述 本方法采用char-BiLSTM-CRF模型,word-embedding使用Chinese-Word-Vectors 模型结构可参考论文:Neural Architectures
360pytorchnlp
TEAM图文检索模型 视觉encoder采用vit-large-patch14结构,文本encoder采用bert-base结构。 模型在多个中文图文检索数据集上进行了zero-shot效果测试,并达
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模型介绍 模型描述 本方法采用char-BiLSTM-CRF模型,word-embedding使用Chinese-Word-Vectors 模型结构可参考论文:Neural Architectures
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模型介绍 模型描述 本方法采用char-BiLSTM-CRF模型,word-embedding使用Chinese-Word-Vectors 模型结构可参考论文:Neural Architectures
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模型介绍 模型描述 本方法采用char-BiLSTM-CRF模型,word-embedding使用Chinese-Word-Vectors 模型结构可参考论文:Neural Architectures
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RANER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用StructBERT作为预训练模型底座,结合使用外部工具召回的相关句子作为额外上下文,使用Multi-view Traini
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AIRDet 介绍 AIRDet是一个面向工业落地的目标检测框架,目的是针对复杂多变的工业场景提供开箱即用的目标检测能力。 模型描述 这里我们提供基于检测框架AIRDet训练的轻量化检测模型:AIR
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通用识别介绍 本模型是对包含主体物体的图像进行标签识别,无需任何额外输入,输出主体物体的类别标签,目前已经覆盖了5W多类的物体类别。 模型描述 模型采用resnest101结构 使用方式和范围 使用方
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GPT-3文本生成模型介绍 GPT-3模型是一个通用的预训练生成模型,使用Transformer的Decoder-only结构,可以用于解决下游各种类型的生成任务,特别是zero-shot生成能力。模
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OFA-文本摘要 (英文) News 2022年11月: 发布ModelScope 1.0版本,以下能力请使用1.0.2及以上版本。 新增OFA Tutorial。 文本摘要是什么? 根据输入的短
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GPT-3文本生成模型介绍 GPT-3模型是一个通用的预训练生成模型,使用Transformer的Decoder-only结构,可以用于解决下游各种类型的生成任务,特别是zero-shot生成能力。模
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StructBERT零样本分类模型介绍 模型详细介绍及实现原理可参考评测文章:世界那么大,我想去看看——探索ModelScope之零样本分类 Yin等人[1]提出了一种使用预训练的自然语言推理模型来实
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文本到图像生成扩散模型-中英文-通用领域-tiny 输入描述文本,基于端到端文本到图像生成模型,返回符合文本描述的2D图像。 (注意:本模型为文到图生成tiny版本。如需更优文到图生成效果,请移步完整
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