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LSTM命名实体识别-中文-通用领域
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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pytorch
nlp
TEAM图文检索模型-中文-large
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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pytorch
multi-modal
LSTM命名实体识别-中文-简历领域
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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LSTM命名实体识别-中文-新闻领域
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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LSTM命名实体识别-中文-社交媒体领域
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nlp
RaNER命名实体识别-中文-游戏领域-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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pytorch
nlp
AIRDet-高性能检测模型-S
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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pytorch
cv
万物识别-中文-通用领域
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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pytorch
cv
GPT-3预训练生成模型-中文-large
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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pytorch
nlp
OFA文本摘要-英文-数据集gigaword-large
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预训练生成模型-中文-base
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pytorch
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StructBERT零样本分类-中文-large
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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pytorch
nlp
文本到图像生成扩散模型-中英文-通用领域-tiny
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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pytorch
cv
短视频内容分类模型-中文-通用领域
视频分类介绍 本模型是对短视频进行内容分类,输入视频片段,输出视频内容分类,目前已经覆盖了23个一级类目/160个二级类目。 模型描述 模型采用resnet50网络结构提取视觉特征,采用NextVLA
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直播商品类目识别模型-中文-电商领域
直播类目介绍 本模型是对直播视频进行商品类目识别,输入视频片段,输出直播商品类目标签,目前已经覆盖了8K多类的细粒度的商品类别。 模型描述 模型采用resnet50网络结构。 使用方式和范围 使用方式
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cv
CurricularFace人脸识别模型
CurricularFace 模型介绍 模型描述 CurricularFace为目前人脸识别的SOTA方法之一,其主要思想是采用课程学习的思想动态关注训练数据中的难例样本。此前的方法在训练中对于错分类
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pytorch
cv
ViT图像分类-通用
通用图像分类模型介绍 DeiT-base复现,采用ImageNet数据训练。 创空间快速可视化展示: ViT图像分类-通用 本系列还有如下模型,欢迎试用: ViT图像分类-中文-日常物品
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pytorch
cv
StructBERT自然语言推理-中文-通用-base
StructBERT中文自然语言推理模型介绍 自然语言推理任务(NLI)通常指判断一对句子对(前提句,假设句)在语义上是否存在推理蕴涵关系。作为自然语言理解的一个重要组成部分,NLI专注于语义理解,是
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pytorch
nlp
SUS-Chat-34B
--- ?SUS-Chat: Instruction tuning done right 中文 | English
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读光-文字识别-轻量化端侧识别模型-中英-通用领域
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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pytorch
cv
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