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UniASR语音识别-韩语-通用-16k-实时
UniASR 模型介绍 FunASR开源项目介绍 FunASR希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调,研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型
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pytorch
audio
GTE文本向量-英文-通用领域-small
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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pytorch
nlp
GTE文本向量-英文-通用领域-large
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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pytorch
nlp
ERes2Net-Large说话人确认-中文-3D-Speaker-16k
3D-Speaker ERes2Net-Large 说话人识别模型 ERes2Net模型结合全局特征和局部特征,从而提高说话人识别性能。局部特征融合将一个单一残差块内的特征融合提取局部信号;全局特征融
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pytorch
audio
BEiTv2图像分类-通用-base
通用预训练模型介绍 BEiTv2(base模型,在ImageNet-1k上预训练,并在ImageNet-21k上进行微调) BEiTv2模型先在ImageNet-1k(1419万张图像,1000个类别
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pytorch
cv
离散对抗训练ViT-H/14-鲁棒图像分类-imagenet1k
鲁棒图像识别介绍 鲁棒图像识别要求模型在带噪声或分布外图像输入上依然返回正确分类结果。 模型描述 离散对抗训练 (Discrete Adversarial Training, DAT) 是一种针对视觉
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pytorch
cv
语音识别-俄语-后处理- ITN模型
俄语逆文本正则化模型 模型描述 俄语逆文本正则化模型是基于FunTextProcessing 开源代码库生成,用于俄语语音识别模型结果后处理中的逆文本正则化部分。 多语言逆文本正则化&文本正则化 逆文
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pytorch
audio
语音识别-韩语-后处理- ITN模型
韩语逆文本正则化模型 模型描述 韩语逆文本正则化模型是基于FunTextProcessing开源代码库生成,用于韩语语音识别模型结果后处理中的逆文本正则化部分。 多语言逆文本正则化&文本正则化 逆文本
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pytorch
audio
OFA-MMSpeech语音识别预训练-中文-通用领域-large
注:请使用modelscope==1.2.0以上版本 MMSpeech ASR是什么 ASR(Automatic Speech Recognition)语音识别技术,是一种将人的语音转换为文本的技术
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pytorch
multi-modal
ParaformerBert语音识别-中文-aishell2-16k-离线-pytorch
ParaformerBert模型介绍 ModelScope-FunASR FunASR希望在语音识别方面建立学术研究和工业应用之间的桥梁。通过支持在ModelScope上发布的工业级语音识别模型的训练
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pytorch
audio
Conformer语音识别-中文-aishell1-16k-离线-pytorch
Highlights 新增基于ModelScope的微调 FunASR开源项目介绍 FunASR希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调,研究人员
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pytorch
audio
RoBERTa预训练模型-中文-base
基于RoBERTa的中文Base预训练模型介绍(文档更新中) RoBERTa的中文Base预训练模型是使用广泛的中文数据和masked language model任务训练的中文自然语言理解预训练模型
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pytorch
nlp
RaNER命名实体识别-土耳其语-通用领域-large
RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在土耳其语数据集MultiCoNER-TR-Turkish训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoB
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pytorch
nlp
RaNER命名实体识别-荷兰语-通用领域-large
RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在荷兰语数据集MultiCoNER-NL-Dutch训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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pytorch
nlp
RaNER命名实体识别-韩语-通用领域-large
RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在韩语数据集MultiCoNER-KO-Korean训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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pytorch
nlp
RaNER命名实体识别-印地语-通用领域-large
RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在印地语数据集MultiCoNER-HI-Hindi训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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pytorch
nlp
RaNER命名实体识别-波斯语-通用领域-large
RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在波斯语数据集MultiCoNER-FA-Farsi训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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pytorch
nlp
RaNER命名实体识别-西班牙语-通用领域-large
RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在西班牙语数据集MultiCoNER-ES-Spanish训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoB
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pytorch
nlp
Segformer-B2实时语义分割
Segformer-B2语义分割模型介绍 其它相关模型体验Mask2Former-R50全景分割 模型描述 Neurips2021文章SegFormer: Simple and Efficient
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pytorch
cv
RaNER命名实体识别-英文-社交媒体领域-large
RANER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-Roberta-Large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
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