transformer

PostHTML là một công cụ để chuyển đổi HTML/XML bằng các plugin JS

🔥🔥🔥 Tập trung vào các mô hình cải tiến YOLO11, YOLOv8, TYOLOv12, YOLOv10, RT-DETR,YOLOv7, YOLOv5, hỗ trợ cải tiến backbone, neck, head, loss, IoU, NMS và các module khác🚀

Bộ sưu tập bài báo và dự án mã nguồn mở ICCV 2025

Một nền tảng học tập vòng kín thị giác máy tính nơi mã có thể được chạy tương tác trực tuyến. Sách điện tử tiếng Trung, mã nguồn và cộng đồng trao đổi của độc giả cho 《Thực hành Thị giác Máy tính: Thuật toán và Ứng dụng》 (đang được cập nhật liên tục...) 📘 Sách điện tử trực tuyến https://charmve.github.io/computer-vision-in-action/ 👇 Trang chủ dự án

Plugin phần cứng do cộng đồng duy trì cho vLLM trên Ascend

Các bài báo nghiên cứu và blog để chuyển đổi sang Kỹ thuật AI

[CVPR 2022--Oral] Restormer: Transformer hiệu quả cho việc khôi phục ảnh độ phân giải cao. SOTA cho khử mờ chuyển động, khử mưa, khử nhiễu ảnh (dữ liệu Gaussian/thực tế), và khử mờ tiêu cự.

mPLUG-Owl: Dòng mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức mạnh mẽ

Đơn giản hóa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), EasyLM là giải pháp trọn gói để tiền huấn luyện, tinh chỉnh, đánh giá và phục vụ LLM trong JAX/Flax.

Các hướng dẫn Jupyter Notebook về giải quyết vấn đề thực tế bằng Machine Learning và Deep Learning sử dụng PyTorch. Các chủ đề: Nhận diện khuôn mặt với Detectron 2, Phát hiện bất thường chuỗi thời gian với LSTM Autoencoders, Phát hiện đối tượng với YOLO v5, Xây dựng mạng neural đầu tiên, Dự báo chuỗi thời gian cho ca nhiễm Coronavirus hàng ngày, Phân tích cảm sentiment với BERT

YOLOv5-Lite: Phát triển từ yolov5 với kích thước mô hình chỉ hơn 900kb (int8) và 1.7M (fp16). Đạt 15 FPS trên Raspberry Pi 4B~

Graphormer là một xương sống học sâu đa năng dành cho mô hình hóa phân tử.

Thư viện PyTorch học sâu dành cho dự báo chuỗi thời gian, phân loại và phát hiện bất thường (ban đầu dành cho dự báo lũ lụt).

Lumina-T2X là một framework thống nhất dành cho việc tạo Text to Any Modality

Mã nguồn chính thức cho "iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting" (ICLR 2024 Spotlight)

MoBA: Mixture of Block Attention dành cho các LLM ngữ cảnh dài (Long-Context LLMs)

📰 Các bài báo và blog không thể bỏ qua về Mô hình Ngữ cảnh Dài dựa trên LLM 🔥

[CVPR 2025 Highlight] Video Depth Anything: Ước lượng chiều sâu nhất quán cho video siêu dài

AICI: Prompt dưới dạng chương trình (Wasm)

Các mô hình ASR cấp công nghiệp mã nguồn mở hỗ trợ tiếng Quan Thoại, các phương ngữ tiếng Trung và tiếng Anh, đạt SOTA mới trên các benchmark ASR tiếng Quan Thoại công khai, đồng thời cung cấp khả năng nhận dạng lời bài hát xuất sắc.

Tích hợp các mô hình học sâu để phân loại hình ảnh | Dự án học tập/so sánh/chỉnh sửa nâng cao backbone

Hướng dẫn nhập môn nhanh cho thư viện Transformers

Danh sách chọn lọc các bài báo & tài nguyên về phát hiện gian lận, bất thường và ngoại lệ dựa trên Graph/Transformer.

[ICML 2024] LLMCompiler: Trình biên dịch LLM để gọi hàm song song

Một framework triển khai AI đơn giản, dễ sử dụng và hiệu năng cao

Phân loại văn bản tiếng Trung dài, phân loại câu ngắn, phân loại đa nhãn, độ tương tự giữa hai câu (Phân loại văn bản tiếng Trung của Keras NLP, phân loại đa nhãn hoặc phân loại câu, dài hoặc ngắn), các lớp cơ sở xây dựng lớp nhúng từ và câu (embeddings) và lớp mạng (graph), FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, Mạng capsule-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

Nhập tệp SVG vào dự án React Native của bạn theo cách giống như trong ứng dụng Web.

[CVPR 2023] OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation

Các mô hình Mạng nơ-ron được huấn luyện trước trong Axon (+ tích hợp 🤗 Models)

Một framework không cần lập trình được xây dựng trên PyTorch dành cho các nghiên cứu học sâu có thể tái tạo. Hệ sinh thái PyTorch. 🏆 Cho đến nay đã triển khai 26 phương pháp chưng cất kiến thức được trình bày tại TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI, v.v. 🎁 Các mô hình đã huấn luyện, nhật ký huấn luyện và cấu hình có sẵn để đảm bảo tính tái tạo và chuẩn mực.