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Updated 2024-12-18 13:41:51 +08:00
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1123
Updated 2024-12-18 13:40:10 +08:00
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paligemma2-3b-pt-224
Updated 2024-12-18 11:47:04 +08:00
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Falcon3-3B-Instruct
Updated 2024-12-18 10:21:50 +08:00
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Megrez-3B-Omni
Updated 2024-12-16 15:14:34 +08:00
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deepseek-vl2
Updated 2024-12-16 13:44:34 +08:00
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InternVL2-2B
Updated 2024-12-12 15:43:17 +08:00
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此模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在 pittawat/uppercase-english-characters 数据集上的微调版本。
Updated 2024-12-09 17:32:14 +08:00
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此模型是 imagefolder 数据集上 google/vit-base-patch16-224 的微调版本。
Updated 2024-12-09 17:16:46 +08:00
pice35408784b54431987c4d13c457b9cd / deit-base-patch16-224_a13876439184568320622656
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该模型实际上是一个训练效率更高的 Vision Transformer （ViT）。
Updated 2024-12-09 16:51:49 +08:00
system / vbvb
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fgfg
Updated 2024-12-09 14:36:55 +08:00
pice35408784b54431987c4d13c457b9cd / swinv2-base-patch4-window12-192-22k_a13843057115656192659676
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Swin Transformer v2 模型在 ImageNet-21k 上以 192x192 的分辨率进行了预训练。
Updated 2024-12-06 17:28:28 +08:00
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BEiT 模型在 ImageNet-22k（也称为 ImageNet-21k（1400 万张图像，21841 个类别））上以自我监督的方式进行预训练，并在分辨率为 224x224 的同一数据集上进行微调。
Updated 2024-12-05 17:03:01 +08:00
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google/vit-base-patch16-224-in21k 的微调版本。
Updated 2024-12-05 16:51:06 +08:00
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DeiT模型在 ImageNet-1k（100 万张图像，1000 个类别）上以 224x224 的分辨率进行预训练和微调。
Updated 2024-12-05 16:33:47 +08:00
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该模型用于检查图像是真实的还是伪造的（AI 生成的）。
Updated 2024-12-05 16:16:57 +08:00
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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训练模型。
Updated 2024-12-05 15:47:21 +08:00
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Vision Transformer （ViT） 模型在 ImageNet-21k（1400 万张图像，21843 个类别）上进行预训练，并在 CIFAR10 上以 224x224 的分辨率进行微调。
Updated 2024-12-05 14:34:25 +08:00
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jina-embeddings-v3
Updated 2024-12-05 13:56:28 +08:00
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TableGPT2-7B
Updated 2024-12-05 13:33:11 +08:00