发现与 Hinge Loss 相关的最受欢迎的开源项目和工具，了解最新的开发趋势和创新。
CLIP 的开源实现
一个中文版本的CLIP模型，能够实现中文跨模态检索和表征生成。
一款上下文感知、可插拔、可定制的文本和图像数据保护和去标识化 SDK
基于PyTorch的孪生网络和三元组网络，并采用在线成对/三元组挖掘
自动识别图片或语音验证码
SimCLR 的 PyTorch 实现：一种用于视觉表征对比学习的简单框架
标签平滑、角度软最大值、局部全连接、焦点损失、三元组损失、洛瓦兹软最大值。这些可能有用。
基于BERT模型的中文命名实体识别（使用Softmax、CRF和Span方法）
针对BERT、CLIP等模型的任务导向嵌入式微调
Lovász-Softmax 损失函数代码 (CVPR 2018)
TensorFlow 中的三元组损失函数实现
一种跨视觉、音频和语言模态的通用表示模型。论文题目：ONE-PEACE：探索通往无限模态的通用表示模型
用于场景文本识别的卷积循环神经网络
无需3D监督即可从图像中回归3D人脸形状和表情
PyTorch CTC 解码器绑定
连接时序分类 (CTC) 解码算法：最佳路径、集束搜索、词典搜索、前缀搜索和令牌传递。已用 Python 实现。
（ICLR 2022 Spotlight论文） “视觉Transformer如何工作？” 的官方PyTorch实现
2024年机器学习视角下，关于多任务学习（MTL）的最新数据集、代码库和论文列表。
图像重建与合成中的焦点频率损失（ICCV 2021）
改进的焦点损失：学习用于密集目标检测的合格和分布式边界框，NeurIPS 2020
