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AI
OSTrack视频单目标跟踪-通用领域
单目标跟踪算法模型介绍 对于一个输入视频,只需在第一帧图像中用矩形框指定待跟踪目标,单目跟踪算法将在整个视频帧中持续跟踪该目标,输出跟踪目标在所有图像帧中的矩形框信息。 模型描述 本模型是基于OST
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CoROM文本向量-中文-医疗领域-base
coROM中文医疗文本表示模型 文本表示是自然语言处理(NLP)领域的核心问题, 其在很多NLP、信息检索的下游任务中发挥着非常重要的作用。近几年, 随着深度学习的发展,尤其是预训练语言模型的出现极大
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RaNER命名实体识别-中文-金融领域-base
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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BAStructBERT分词-中文-电商领域-lite
BAStructBERT电商领域中文分词模型介绍 模型描述 电商领域的分词模型, 采用无监督统计特征增强的StructBERT-Lite+softmax序列标注模型,序列标注标签体系(B、I、E、S)
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Yi-6B-Chat
English | 中文 Building the Next Generation of Open-Source and
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动物识别-中文-通用领域
细粒度动物识别(8k类)模型介绍 本模型是对含有动物的图像进行标签识别,无需任何额外输入,输出动物的类别标签,目前已经覆盖了8K多类的细粒度的动物类别。 模型描述 模型采用resnest101网络结构
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NAFNet图像去模糊
NAFNet: Nonlinear Activation Free Network for Image Restoration 模型描述 NAFNet(Nonlinear Activation Fre
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通义千问-7B-Chat-Int8
Qwen-7B-Chat-Int8 ? Hugging Face | ? ModelScope | ? Paper | ?️ Demo
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OFA通过描述定位图像物体-英文-通用领域-large
OFA-视觉定位(英文) 视觉定位是什么? 如果你想找出某个物体在图片上的位置,你只需要输入对这个物体的描述,比如“a blue turtle-like pokemon with round head
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multi-modal
AAMS图像风格迁移
风格迁移介绍 给定内容图像和风格图像作为输入,风格迁移模型会自动地将内容图像的风格、纹理特征变换为风格图像的类型,同时保证图像的内容特征不变 项目主页 模型描述 本模型将视觉注意力与图像风格迁移任务
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cv
BAStructBERT分词-中文-新闻领域-lite
BAStructBERT通用领域中文分词模型介绍 中文分词任务就是把连续的汉字分隔成具有语言语义学意义的词汇。中文的书写习惯不像英文等日耳曼语系语言词与词之前显式的用空格分隔。为了让计算机理解中文文本
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通义千问-VL-预训练
Qwen-VL ? ? | Qwen-VL-Chat ? ? (Int4: ? ? ) | Qwen-VL-Plus ? ? |
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GTE文本向量-英文-通用领域-base
GTE英文通用文本表示模型 文本表示是自然语言处理(NLP)领域的核心问题, 其在很多NLP、信息检索的下游任务中发挥着非常重要的作用。近几年, 随着深度学习的发展,尤其是预训练语言模型的出现极大的推
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glm-4-9b-chat-1m
GLM-4-9B-Chat-1M Read this in English. 2024/07/24,我们发布了与长文本相关的最新技术解读,关注 这里 查看我们在训练 GLM-4-9B 开源模型中关于长
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BAStructBERT词性标注-中文-新闻领域-base
BAStructBERT通用领域中文词性标注模型介绍 词性标注任务是将给定句子中的每个单词从给定标签组 (tag set)中赋予一个词性标签 (part-of-speech tag)。中文词性标注任务
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OFA图像描述-英文-通用领域-huge
OFA-图像描述(英文) News 2023年1月: 优化了finetune流程,支持参数更新、自定义数据及脚本分布式训练等,见finetune示例。 2022年12月: 支持了batch infe
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语音合成-美式英文-通用领域-16k-多发音人
Sambert-Hifigan模型介绍 模型体验及训练教程详见:Sambert-Hifigan模型训练教程 框架描述 拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TT
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DCT-Net人像卡通化-扩散模型-插画
>>返回卡通化系列模型专题页 DCT-Net人像卡通化-扩散模型-插画风 论文 | 项目主页 输入一张人物图像,实现端到端全图卡通化转换,生成插画风格虚拟形象,返回风格化后的结果图像。 其生成效果如下
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百川2-7B-预训练模型
Baichuan 2 ?GitHub | ?WeChat ? 百川大模型在线对话平台 已正式向公众开放 ? 目录 ? 模型介绍 ⚙️ 快速开始 ? Benchmark评估 ?
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StableDiffusionV2图像填充
Stable Diffusion v2 for Image Inpainting 图像填充模型 该模型为图像填充模型,输入一个抹除部分内容的图像,实现端到端的图像填充,返回填充后的完整图像。 模型效果
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