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3rd Anti-UAV Model and Dataset This project provides a baseline model and evaluation code for track1
550pytorchcv
图像画质损伤分析介绍 图像画质损伤分析模型分析输入图像,输出常见画质损伤的各维度客观评分,包括清晰度评估、点状噪声水平评估、压缩噪声水平评估。 模型描述 采用resnet50结构,使用图片网站 pex
420pytorch
GridVLP多模态类目预测-中文-电商领域-base 模型描述 本方法采用Bert+Resnet50模型,使用StructBERT作为预训练模型底座,通过预训练方式进行训练,具体细节可参考论文。 期
930pytorchmulti-modal
OFA-文本生成SQL 文本生成SQL是什么? 根据用户输入的自然语言文本,将之转化为数据库可以接受的SQL语言,从而可以在数据库中检索出想要的答案。 快速玩起来 玩转OFA只需区区以下数行代码,就是
390pytorchmulti-modal
春联生成模型 春联生成模型是达摩院AliceMind团队利用基础生成大模型在春联场景的应用,该模型可以通过输入两字随机祝福词,生成和祝福词相关的春联。 AliceMind基础生成大模型介绍 Alice
400pytorchnlp
快速传送 点我试用训练好的门址地址要素解析模型 点我试用训练好的地理实体对齐模型 点我试用训练好的Query-POI相关性排序 点我试用训练好的地址Query成分分析模型 点我试用训练好的Where
370pytorchnlp
快速传送 点我试用训练好的门址地址要素解析模型 点我试用训练好的地理实体对齐模型 点我试用训练好的Query-POI相关性排序 点我试用训练好的地址Query成分分析模型 点我试用训练好的Where
400pytorchnlp
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全任务零样本学习模型(mT5分类增强版) 该模型在mt5模型基础上使用了大量中文数据进行训练,并引入了零样本分类增强的技术,使模型输出稳定性大幅提升。 支持任务包含: 文本分类:给定一段文本和候选标
1020pytorchnlp
UniTE介绍 模型描述 翻译质量评价,即对翻译文本进行质量评估,在给定源端输入、目标端参考答案、或两者均有提供的情况下,算法用于评估所生成文本的质量。本单一模型可同时支持提供源端输入(src-onl
370pytorchnlp
基于StructBERT-mental的中文Base预训练模型介绍 StructBERT-mental的中文Base预训练模型是在StructBert的基础上使用Adapter的方式融合心理以及情感相
640pytorchnlp
该模型当前使用的是默认介绍模版,处于“预发布”阶段,页面仅限所有者可见。 请根据模型贡献文档说明,及时完善模型卡片内容。ModelScope平台将在模型卡片完善后展示。谢谢您的理解。 Clone wi
310pytorch
基于StructBERT的中文Base预训练模型介绍 StructBERT的中文Large预训练模型是使用wikipedia数据和masked language model任务训练的中文自然语言理解预
400pytorchnlp
NeRF(Neural Radiance Fields)是一种利用多视角图像进行三维重建的技术,其通过隐式表征的方式来对静态三维物体或场景进行学习和建模。 NeRF快速三维重建模型,能够快速(~10m
390pytorchcv
UAV Model and Dataset The UAV (Project) is a baseline model for CVPR23 Anti_UAV workshop.We encourag
320pytorchcv
Temporary file for diffusers+modelscope integaration from modelscope.utils.constant import Tasks fro
290pytorch
OFA预训练模型 News 2022年11月: 发布ModelScope 1.0版本,以下能力请使用1.0及以上版本。 新增OFA Tutorial。 OFA预训练模型是OFA在8个预训练任务(具
330pytorchmulti-modal
中文多轮对话改写任务说明 多轮对话改写任务主要解决对话中的指代和省略问题,输入对话上下文,输出改写后的问题(示例参考代码范例); 该模型基于google/mt5-base在公开+业务数据集上finet
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ChatYuan: 元语功能型对话大模型 这个模型可以用于问答、结合上下文做对话、做各种生成任务,包括创意性写作,也能回答一些像法律、新冠等领域问题。它基于PromptCLUE-large结合数亿条功
320pytorchnlp
FAQ问答模型 FAQ问答是对话系统中最常见的业务场景,利用FAQ问答模型计算用户问题与知识库问法间的相似度并进行排序,从而定位用户意图并返回合适的答案。多语言FAQ问答模型支持多种语言的语义排序任务
360pytorchnlp
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