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把文字切分成词语，并标注每个词的词性（例如名词、动词）；识别出人名、地名、机构名等命名实体；分析句子中词语之间的语法关系；分析句子的结构成分；分析句子中词语之间的语义关系；标注句子中每个成分的语义角色（例如施事者、受事者）；解决代词指代不明确的问题；转换文本的写作风格；计算文本间的语义相似度；发现新的词语；提取关键词和短语；自动生成文本摘要；对文本进行分类和聚类；进行中文简繁体转换；以及其他自然语言处理技术。
这是目前最大规模的PyTorch图像编码器/骨干网络集合，包含训练、评估、推理、导出脚本和预训练权重——涵盖ResNet、ResNeXT、EfficientNet、NFNet、Vision Transformer (ViT)、MobileNetV4、MobileNet-V3 & V2、RegNet、DPN、CSPNet、Swin Transformer、MaxViT、CoAtNet、ConvNeXt等多种网络。
Python语言的工业级自然语言处理（NLP）
图像处理的深度学习，包括图像分类、目标检测等。
使用Pytorch实现视觉Transformer，这是一种仅用单个Transformer编码器就能轻松达到图像分类领域最先进水平（SOTA）的简易方法。
一个轻量级的Python人脸识别和面部属性分析库（年龄、性别、情绪和种族）
这是“基于移位窗口的分层视觉Transformer：Swin Transformer”的官方实现。
使用CVAT，业界领先的机器学习数据引擎，提升标注效率。无论团队规模大小，无论数据量多少，都能信赖CVAT。
CLIP 的开源实现
PyTorch入门教程和趣味项目，涵盖神经对话、神经风格迁移、诗歌创作、动漫生成等内容（《深度学习框架PyTorch：入门与实战》）
极市团队整理的CVPR 2017-2024论文、代码、解读和直播合集
计算机视觉的高级AI可解释性。支持卷积神经网络 (CNN)、视觉Transformer、图像分类、目标检测、图像分割、图像相似度比较等多种任务。
简单易用的语音工具包，包含自监督学习模型、具有标点符号的先进/流式语音识别、带文本前端的流式语音合成、说话人识别系统、端到端语音翻译和关键词识别功能。荣获NAACL2022最佳演示奖。
简单的自然语言处理
改进高质量数据集和视觉人工智能模型
使用深度学习检测文件内容类型
利用卫星和航空影像进行深度学习的技术
海量中文自然语言处理语料库
计算机视觉的最佳实践、代码示例和文档
一个基于Python的开源低代码机器学习库
