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SPACE-T表格问答中文大规模预训练模型介绍 中文表格问答(TableQA)模型是一个多轮表格知识预训练语言模型,可用于解决下游的多轮Text-to-SQL语义解析任务。该模型并通过海量中文表格数据
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实时五合一人/宠物/车/火焰/纸箱检测模型 输入一张图像,对其中的人/宠物/车/火焰/纸箱进行检测,输出图片中所有目标的检测框、置信度和标签。 视觉模型边缘+端侧部署指南 阿里云免费0代码开发10
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视觉问答介绍 视觉问答:给定一个问题和图片,通过图片信息来给出答案。需要模型具备多模态理解的能力,目前主流的方法大多是基于多模态预训练,最为知名的视觉问答数据集包括:VQA,GQA等。 模型描述 本任
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Model Card for CodeFuse-StarCoder-15B [中文] [English] Model Description CodeFuse-StarCoder
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Model Card for CodeFuse-DeepSeek-33B [中文] [English] Clone with HTTP git clone https://www
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OFA-视觉问答(英文) News 2023年2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11月: 新增OFA Tutoria
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StructBERT中文情感分类模型介绍 情感分类任务,通常为输入一段句子或一段话,返回该段话正向/负向的情感极性,在用户评价,观点抽取,意图识别中往往起到重要作用。StructBERT中文情感分类模
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读光文字识别 News 2023年6月: 新增轻量化端侧识别LightweightEdge-通用场景模型和轻量化端侧行检测模型。 2023年4月: 新增训练/微调时读取本地数据集的lmdb,用训练/
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Model Card for CodeFuse-DeepSeek-33B-4bits [中文] [English] Clone with HTTP git clone https
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日常物体识别模型介绍 自建1300类常见物体标签体系,覆盖常见的日用品,动物,植物,家具,设备,食物等物体,标签从海量中文互联网社区语料进行提取,保留了出现频率较高的常见物体名称。模型结构采用最新的V
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EMOTION2VEC emotion2vec通用语音情感表征模型 emotion2vec: Self-Supervised Pre-Training for S
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SCRFD 模型介绍 人脸检测及关键点模型SCRFD 模型描述 SCRFD为当前SOTA的人脸检测方法,该方法的主要贡献是从两处入手提升检测器在效率和精度的平衡,分别是: Sample Redis
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票证检测矫正模型介绍 【读光商用矫正模型开源,快来体验吧】票证检测矫正模型在实际生活中有着广泛的需求,例如信息抽取、图像质量判断、证件扫描、票据审计等领等场景,可以大幅提高工作效率和准确性。本次 读光
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[?Homepage] | [? Chat with DeepSeek LLM] | [Discord] | [Wechat(微信)] 1. Introduction of Deeps
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Model Card for CodeFuse-CodeGeeX2-6B [中文] [English] Clone with HTTP git clone https://www
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文本生成视频大模型-英文-通用领域 (Text-to-video-synthesis Model in Open Domain) 本模型基于多阶段文本到视频生成扩散模型, 输入描述文本,返回符合文本描
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ROM语义相关性-中文-电商领域模型介绍 文本检索是信息检索领域的核心问题, 其在很多信息检索、NLP下游任务中发挥着非常重要的作用。 近几年, BERT等大规模预训练语言模型的出现使得文本表示效果有
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