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GFPGAN致力于开发用于现实人脸修复的实用算法。
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。
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。
Real-ESRGAN的目标是开发用于通用图像/视频修复的实用算法。
开放式MMLab目标检测工具箱和基准测试
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Qdrant 是一款高性能、大规模的向量数据库和向量搜索引擎,专为下一代人工智能而设计。云端版本也已上线:https://cloud.qdrant.io/
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图像处理的深度学习,包括图像分类、目标检测等。
基于Keras和TensorFlow的Mask R-CNN目标检测与实例分割