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Hugging Face 社区中蓬勃发展的计算机视觉
在 Hugging Face 上，我们为与社区一起推动人工智能领域的民主化而感到自豪。作为这个使命的一部分，我们从去年开始专注于计算机视觉。开始只是 🤗 Transformers 中 Vision Transformers (ViT) 的一个 PR，现在已经发展壮大: 8 个核心视觉任务，超过 3 ......
论文解读（CosFace）《CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition》
论文信息 论文标题：CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition论文作者：H. Wang, Yitong Wang, Zheng Zhou, Xing Ji, Zhifeng Li, Dihong Gong, Jin Zhou ......
python的人脸识别库face_recognition
代码： import cv2 import numpy as np import face_recognition img_train = face_recognition.load_image_file('query/1679370481783.jpg') img_train = cv2.cvtC ......
使用 DeepSpeed 和 Hugging Face 🤗 Transformer 微调 FLAN-T5 XL/XXL
Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型，它是 T5 模型的增强版。FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得，因此，简单来讲，它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下，FLAN-T5 的性能相比 ......
Optimum + ONNX Runtime: 更容易、更快地训练你的 Hugging Face 模型
介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大，以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源，并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力，在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 ......
基于 Hugging Face Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索
基于 HuggingFace Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索 通过本文，你将学习使用 🤗 Transformers 构建图像相似性搜索系统。找出查询图像和潜在候选图像之间的相似性是信息检索系统的一个重要用例，例如反向图像搜索 (即找出查询图像的原图)。此类系统试图 ......