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122个经典SOTA模型、447个算法实现资源,我们帮你一文汇总了

机器之心Pro 1184

前言:

眼前大家对“cmn的算法”大致比较关怀,大家都想要剖析一些“cmn的算法”的相关资讯。那么小编也在网上收集了一些对于“cmn的算法””的相关内容,希望朋友们能喜欢,姐妹们快快来了解一下吧!

春节假期机器之心「 SOTA!模型」推出「虎卷er行动」,在假期期间帮助老伙计们重温了 2021 年度的重要AI技术工作。

五一假期即将到来,我们叒为老伙计们汇总了不同领域中热门任务下的 SOTA 模型及算法实现资源,帮助老伙计们更方便地将这些常用、经典模型及算法应用到自己的工程项目中。

下表汇总的122个经典模型的447 个实现资源覆盖了自然语言处理、计算机视觉等热门研究领域的主流算法和常见任务,比如发布之初就在 13 项 NLP 任务上取得新 SOTA 效果的预训练小模型 ALBERT 等。

122 个经典模型的 447 个算法实现资源汇总如下(收藏吧!不客气!)

1、模型名称:ALBERT

适用任务:常识推理,自然语言推理,自监督学习,问答,语义文本相似度

获取实现:

2、模型名称:albert

适用任务:常识推理,自然语言推理,自监督学习,问答,语义文本相似度

获取实现:

3、模型名称:albert_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

4、模型名称:Albert_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

5、模型名称:ALBERT_PaddlePaddle

适用任务:语言可接受性,常识推理,自然语言推理,自监督学习,问答,语义文本相似度

获取实现:

6、模型名称:ALBERT_transformers

适用任务:常识推理,自然语言推理,自监督学习,问答,语义文本相似度

获取实现:

7、模型名称:albert_zh

适用任务:常识推理,自然语言推理,自监督学习,问答,语义文本相似度

获取实现:

8、模型名称:ATC_Albert_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

9、模型名称:ATC_ALBERT_COLA_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

10、模型名称:ATC_ALBERT_MNLI_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

11、模型名称:ATC_ALBERT_MRPC_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

12、模型名称:ATC_ALBERT_RACE_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

13、模型名称:ATC_ALBERT_SQuAD1.1_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

14、模型名称:ATC_ALBERT_ZH_AFQMC_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

15、模型名称:ATC_ALBERT_ZH_CMNLI_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

16、模型名称:ATC_ALBERT_ZH_CSL_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

17、模型名称:ATC_ALBERT_ZH_IFLYTEK_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

18、模型名称:ATC_ALBERT_ZH_TNEWS_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

19、模型名称:ATC_ALBERT_ZH_WSC_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

20、模型名称:ATC_BERT_BASE_COLA_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

21、模型名称:ATC_BERT_BASE_MNLI_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

22、模型名称:ATC_BERT_BASE_MRPC_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

23、模型名称:ATC_BERT_BASE_NER_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

24、模型名称:ATC_BERT_BASE_SQuAD1.1_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

25、模型名称:ATC_BERT_BASE_TNEWS_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

26、模型名称:ATC_BERT_LARGE_CoLA_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

27、模型名称:ATC_BERT_LARGE_MNLI_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

28、模型名称:ATC_BERT_LARGE_MRPC_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

29、模型名称:ATC_BERT_LARGE_NER_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

30、模型名称:ATC_BERT_LARGE_SQuAD1.1_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

31、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

32、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

33、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

34、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

35、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

36、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

37、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

38、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

39、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

40、模型名称:ATC_BERT-Base_CANN_INT8

适用任务:自然语言处理

获取实现:

41、模型名称:ATC_BERT-Large_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

42、模型名称:ATC_BERT-Large_CANN_INT8

适用任务:自然语言处理

获取实现:

43、模型名称:ATC_CNN_Transformer_CANN_FP16

适用任务:语音识别

获取实现:

44、模型名称:ATC_Deit_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

45、模型名称:ATC_DenseNet121_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

46、模型名称:ATC_Densenet24_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

47、模型名称:ATC_Detr_CANN_FP16

适用任务:图像检测

获取实现:

48、模型名称:ATC_Faster_R-CNN_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

49、模型名称:ATC_Faster_R-CNN_ResNet_50_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

50、模型名称:ATC_Faster_R-CNN_ResNet_50_CANN_INT8

适用任务:目标检测

获取实现:

51、模型名称:ATC_Faster_R-CNN-ResNet_101_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

52、模型名称:ATC_Faster_R-CNN-ResNet_101_CANN_INT8

适用任务:目标检测

获取实现:

53、模型名称:ATC_FCN-8s_CANN_FP16

适用任务:语义分割

获取实现:

54、模型名称:ATC_Mask_R-CNN_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

55、模型名称:ATC_ResNet101_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

56、模型名称:ATC_Resnet101_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

57、模型名称:ATC_ResNet152_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

58、模型名称:ATC_ResNet18_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

59、模型名称:ATC_Resnet18_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

60、模型名称:ATC_Resnet34_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

61、模型名称:ATC_RetinaNet_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

62、模型名称:ATC_RetinaNet_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

63、模型名称:ATC_RetinaNet_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

64、模型名称:ATC_RetinaNet_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

65、模型名称:ATC_RetinaNet-detectron2_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

66、模型名称:ATC_Roberta_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

67、模型名称:ATC_ROEBERTA_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

68、模型名称:ATC_SSD_Resnet50_FPN_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

69、模型名称:ATC_SSD300_CANN_FP16

适用任务:语义分割

获取实现:

70、模型名称:ATC_SSD-MobileNetV1_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

71、模型名称:ATC_SSD-MobileNetV1-FPN_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

72、模型名称:ATC_SSDResNet34_CANN_FP16

适用任务:图像检测

获取实现:

73、模型名称:ATC_SSD-Resnet34_CANN_FP16

适用任务:目标检测

获取实现:

74、模型名称:ATC_SSD-ResNet50-FPN_CANN_INT8

适用任务:目标检测

获取实现:

75、模型名称:ATC_S-Transformer_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

76、模型名称:ATC_TransformerXL_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

77、模型名称:ATC_VGG16_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

78、模型名称:ATC_Vgg16_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

79、模型名称:ATC_VGG16-SSD_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

80、模型名称:ATC_VGG19_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

81、模型名称:ATC_Vgg19_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

82、模型名称:ATC_vit_base_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

83、模型名称:ATC_vit-small_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

84、模型名称:ATC_XLNet_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

85、模型名称:BART_transformers

适用任务:自然语言推理,自动摘要,问答,文本生成,机器翻译,翻译,去噪,摘要文本摘要

获取实现:

86、模型名称:BARThez

适用任务:自监督学习,自动摘要,迁移学习,自然语言理解

获取实现:

87、模型名称:BARThez_transformers

适用任务:自监督学习,自动摘要,迁移学习,自然语言理解

获取实现:

88、模型名称:bartpho

适用任务:去噪,自动摘要

获取实现:

89、模型名称:beit

适用任务:图像分类,语义分割,文档布局分析,文档图像分类,自监督图像分类

获取实现:

90、模型名称:beit_pytorch

适用任务:图像分类,语义分割,文档布局分析,文档图像分类,自监督图像分类

获取实现:

91、模型名称:beit_transformers

适用任务:图像分类,语义分割,文档布局分析,文档图像分类,自监督图像分类

获取实现:

92、模型名称:bert

适用任务:文本分类,自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,常识推理,类型预测,句子分类,跨语言自然语言推理,会话反应选择,自然语言理解

获取实现:

93、模型名称:Bert_base_CANN_O2

适用任务:自然语言处理

获取实现:

94、模型名称:Bert_FineTune_CLUE_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

95、模型名称:Bert_FineTune_MPRC_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

96、模型名称:Bert_FineTune_MPRC_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

97、模型名称:Bert_FineTune_MPRC_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

98、模型名称:Bert_FineTune_MPRC_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

99、模型名称:Bert_FineTune_NER_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

100、模型名称:Bert_FineTune_QA_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

101、模型名称:Bert_FineTune_Squad_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

102、模型名称:BERT-Base_CANN_FP16

适用任务:自然语言处理

获取实现:

103、模型名称:BertBase_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

104、模型名称:BERT-Base_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

105、模型名称:BertLarge_TF2_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

106、模型名称:BERT-pytorch

适用任务:文本分类,自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,常识推理,类型预测,句子分类,跨语言自然语言推理,会话反应选择,自然语言理解

获取实现:

107、模型名称:BERTweet

适用任务:词性标注,文本分类,语言建模,情感分析,命名实体识别

获取实现:

108、模型名称:BigBird-Pegasus_bigbird

适用任务:语义文本相似度,文本分类,自然语言推理,自动摘要,问答

获取实现:

109、模型名称:BigBird-Pegasus_bigbird

适用任务:文本分类,自然语言推理,自动摘要,问答,语义文本相似度

获取实现:

110、模型名称:BigBird-Pegasus_bigbird_PaddlePaddle

适用任务:文本分类,自然语言推理,自动摘要,问答,语义文本相似度

获取实现:

111、模型名称:BigBird-Pegasus_bigbird_transformers

适用任务:文本分类,自然语言推理,自动摘要,问答,语义文本相似度

获取实现:

112、模型名称:BigBird-RoBERTa_bigbird

适用任务:文本分类,自然语言推理,自动摘要,问答,语义文本相似度

获取实现:

113、模型名称:BigBird-RoBERTa_bigbird

适用任务:自动摘要,文本分类,自然语言推理,问答,语义文本相似度

获取实现:

114、模型名称:BigBird-RoBERTa_bigbird_PaddlePaddle

适用任务:文本分类,自然语言推理,自动摘要,问答,语义文本相似度

获取实现:

115、模型名称:BigBird-RoBERTa_bigbird_transformers

适用任务:文本分类,自然语言推理,自动摘要,问答,语义文本相似度

获取实现:

116、模型名称:BiLSTM_CRF_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

117、模型名称:blenderbot_PaddlePaddle

适用任务:聊天机器人

获取实现:

118、模型名称:Blenderbot_ParlAI

适用任务:聊天机器人

获取实现:

119、模型名称:blenderbot_transformers

适用任务:聊天机器人

获取实现:

120、模型名称:blenderbotSmall_PaddlePaddle

适用任务:聊天机器人

获取实现:

121、模型名称:BlenderbotSmall_ParlAI

适用任务:聊天机器人

获取实现:

122、模型名称:blenderbotSmall_transformers

适用任务:聊天机器人

获取实现:

123、模型名称:bort

适用任务:自然语言理解,神经结构搜索

获取实现:

124、模型名称:bort_transformers

适用任务:自然语言理解,神经结构搜索

获取实现:

125、模型名称:byt5

适用任务:跨语言自然语言推理,极端概括,问答,跨语言交际,跨语言问答

获取实现:

126、模型名称:byt5_transformers

适用任务:跨语言自然语言推理,极端概括,问答,跨语言交际,跨语言问答

获取实现:

127、模型名称:CAFFE_SSD

适用任务:目标检测

获取实现:

128、模型名称:CamemBERT_transformers

适用任务:自然语言推理,语言建模,命名实体识别,依赖解析,词性标注

获取实现:

129、模型名称:canine

适用任务:自然语言理解,语言建模

获取实现:

130、模型名称:canine_transformers

适用任务:语言建模

获取实现:

131、模型名称:CLIP

适用任务:少试图像分类,文本生成,自然语言理解

获取实现:

132、模型名称:ConvBert

适用任务:自然语言理解

获取实现:

133、模型名称:ConvBert_PaddlePaddle

适用任务:自然语言理解

获取实现:

134、模型名称:ConvBert_transformers

适用任务:自然语言理解

获取实现:

135、模型名称:ConvNeXt

适用任务:语义分割,图像分类,目标检测,领域泛化

获取实现:

136、模型名称:ConvNeXt_pytorch

适用任务:语义分割,图像分类,目标检测,领域泛化

获取实现:

137、模型名称:ConvNeXt_vision

适用任务:语义分割,图像分类,目标检测,领域泛化

获取实现:

138、模型名称:CPM_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

139、模型名称:CPM-Generate

适用任务:零试学习,语言建模

获取实现:

140、模型名称:ctrl_PaddlePaddle

适用任务:文本生成,语言建模

获取实现:

141、模型名称:darkflow

适用任务:物体计数,目标检测,实时目标检测

获取实现:

142、模型名称:DarknetYolo2_PaddleDetection

适用任务:目标检测,实时目标检测

获取实现:

143、模型名称:data2vec

适用任务:图像分类,自然语言理解,语音识别,自监督学习

获取实现:

144、模型名称:DeBERTa

适用任务:自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,阅读理解,常识推理,共指消解,语义文本相似度,自然语言理解,词义消歧

获取实现:

145、模型名称:DeBERTa_transformers

适用任务:词义消歧,自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,阅读理解,常识推理,共指消解,语义文本相似度,自然语言理解

获取实现:

146、模型名称:DeBERTa-v2

适用任务:自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,阅读理解,常识推理,共指消解,语义文本相似度,自然语言理解,词义消歧

获取实现:

147、模型名称:DeBERTa-v2_transformers

适用任务:自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,阅读理解,常识推理,共指消解,语义文本相似度,自然语言理解,词义消歧

获取实现:

148、模型名称:Deformable-ConvNets

适用任务:实时目标检测,目标检测,翻译

获取实现:

149、模型名称:deit

适用任务:细粒度图像分类,图像分类,文档布局分析,文档图像分类

获取实现:

150、模型名称:Deit_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

151、模型名称:deit_PaddleClas

适用任务:图像分类,文档布局分析,文档图像分类,细粒度图像分类

获取实现:

152、模型名称:deit_transformers

适用任务:图像分类,文档布局分析,文档图像分类,细粒度图像分类

获取实现:

153、模型名称:DenseNet

适用任务:图像分类,目标检测

获取实现:

154、模型名称:DenseNet100_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

155、模型名称:DenseNet121_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

156、模型名称:DenseNet121_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

157、模型名称:DenseNet121_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

158、模型名称:DenseNet121_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

159、模型名称:DenseNet-121_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

160、模型名称:DenseNet-121_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

161、模型名称:DenseNet-121_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

162、模型名称:DenseNet-121_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

163、模型名称:DenseNet-121_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

164、模型名称:DenseNet161_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

165、模型名称:Densenet161_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

166、模型名称:DenseNet169_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

167、模型名称:Densenet169_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

168、模型名称:DenseNet201_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

169、模型名称:DETR_detr

适用任务:全景分割,目标检测

获取实现:

170、模型名称:DETR_detr

适用任务:全景分割,目标检测

获取实现:

171、模型名称:detr_mmdetection

适用任务:全景分割,目标检测

获取实现:

172、模型名称:detr_PaddleDetection

适用任务:全景分割,目标检测

获取实现:

173、模型名称:detr_transformers

适用任务:全景分割,目标检测

获取实现:

174、模型名称:DGU_CANN_FP32

适用任务:自然语言处理

获取实现:

175、模型名称:DialoGPT

适用任务:会话反应生成

获取实现:

176、模型名称:DistilBERT_PaddlePaddle

适用任务:问答,迁移学习,知识提炼,语言建模,语义文本相似度,仇恨语音检测,自然语言推理,情感分析

获取实现:

177、模型名称:DistilBERT_transformers

适用任务:问答,迁移学习,知识提炼,语言建模,语义文本相似度,仇恨语音检测,自然语言推理,情感分析

获取实现:

178、模型名称:DPR

适用任务:开放域问答

获取实现:

179、模型名称:DPR_haystack

适用任务:开放域问答

获取实现:

180、模型名称:DPR_transformers

适用任务:开放域问答

获取实现:

181、模型名称:electra

适用任务:问答,自然语言理解,语言建模,情感分析

获取实现:

182、模型名称:FaceAttribute_CANN_Mixed

适用任务:目标识别

获取实现:

183、模型名称:FaceQualityAssessment_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

184、模型名称:FaceQualityAssessment_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

185、模型名称:FaceQualityAssessment_CANN_Mixed

适用任务:目标识别

获取实现:

186、模型名称:FaceQualityAssessment_CANN_Mixed

适用任务:目标识别

获取实现:

187、模型名称:FaceRecognition_CANN_Mixed

适用任务:目标识别

获取实现:

188、模型名称:FaceRecognitionForTracking_CANN_Mixed

适用任务:目标识别

获取实现:

189、模型名称:Faser R-CNN_detectron

适用任务:目标检测,实时目标检测

获取实现:

190、模型名称:Faser R-CNN_PaddleDetection

适用任务:目标检测,实时目标检测

获取实现:

191、模型名称:Faser R-CNN_vision

适用任务:目标检测,实时目标检测

获取实现:

192、模型名称:fast-bert

适用任务:文本分类,自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,常识推理,类型预测,句子分类,跨语言自然语言推理,会话反应选择,自然语言理解

获取实现:

193、模型名称:Faster_R-CNN_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

194、模型名称:FasterRCNN_CANN_O2

适用任务:目标检测

获取实现:

195、模型名称:FasterRCNN_Resnet101_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

196、模型名称:FasterRCNN_Resnet152_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

197、模型名称:FasterRCNN_Resnet50_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

198、模型名称:FasterRcnn_Resnet50_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

199、模型名称:fast-rcnn

适用任务:目标检测

获取实现:

200、模型名称:fcn

适用任务:语义分割

获取实现:

201、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:语义分割

获取实现:

202、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:语义分割

获取实现:

203、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:语义分割

获取实现:

204、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:语义分割

获取实现:

205、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:语义分割

获取实现:

206、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:语义分割

获取实现:

207、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:图像分割

获取实现:

208、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:图像分割

获取实现:

209、模型名称:FCN8s_CANN_Mixed

适用任务:图像分割

获取实现:

210、模型名称:Flaubert

适用任务:语言建模,自然语言推理,文本分类,词义消歧

获取实现:

211、模型名称:Flaubert_transformers

适用任务:语言建模,自然语言推理,文本分类,词义消歧

获取实现:

212、模型名称:Funnel-Transformer

适用任务:文本分类,阅读理解

获取实现:

213、模型名称:Funnel-Transformer_transformers

适用任务:文本分类,阅读理解

获取实现:

214、模型名称:Glore_Res50_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

215、模型名称:Glore-Res200_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

216、模型名称:GoogleNet

适用任务:图像分类,目标识别,目标检测

获取实现:

217、模型名称:GoogleNet_PaddleClas

适用任务:图像分类,目标识别,目标检测

获取实现:

218、模型名称:GoogleNet_slim

适用任务:图像分类,目标识别,目标检测

获取实现:

219、模型名称:GoogleNet_vision

适用任务:目标检测,图像分类,目标识别

获取实现:

220、模型名称:gpt_PaddlePaddle

适用任务:问答,多任务学习,文本生成,阅读理解,常识推理,机器翻译,语言建模,文件摘要,数据到文本生成,翻译

获取实现:

221、模型名称:gpt-2

适用任务:问答,文件摘要,数据到文本生成,翻译,多任务学习,文本生成,阅读理解,常识推理,机器翻译,语言建模

获取实现:

222、模型名称:GPT-2_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

223、模型名称:gpt-2_transformers

适用任务:问答,多任务学习,文本生成,阅读理解,常识推理,机器翻译,语言建模,文件摘要,数据到文本生成,翻译

获取实现:

224、模型名称:gpt-2-simple

适用任务:问答,多任务学习,文本生成,阅读理解,常识推理,机器翻译,语言建模,文件摘要,数据到文本生成,翻译

获取实现:

225、模型名称:HuBERT

适用任务:语言建模,表征学习,语音识别

获取实现:

226、模型名称:ibert

适用任务:量化,自然语言推理,自然语言理解

获取实现:

227、模型名称:I-BERT

适用任务:量化,自然语言推理,自然语言理解

获取实现:

228、模型名称:image-gpt

适用任务:自监督图像分类,表征学习,图像分类

获取实现:

229、模型名称:keras-bert

适用任务:文本分类,自然语言推理,情感分析,命名实体识别,问答,常识推理,类型预测,句子分类,跨语言自然语言推理,会话反应选择,自然语言理解

获取实现:

230、模型名称:keras-retinanet

适用任务:目标检测,长尾学习,密集目标检测,实时目标检测,行人检测

获取实现:

231、模型名称:layoutlm

适用任务:图像分类,文档布局分析,文档图像分类

获取实现:

232、模型名称:LayoutLM_PaddleOCR

适用任务:图像分类,文档布局分析,文档图像分类

获取实现:

233、模型名称:LayoutLM_PaddlePaddle

适用任务:图像分类,文档布局分析,文档图像分类

获取实现:

234、模型名称:LayoutLM_transformers

适用任务:图像分类,文档布局分析,文档图像分类

获取实现:

235、模型名称:LayoutLMv2

适用任务:文档布局分析,文档图像分类,语言建模,视觉问答

获取实现:

236、模型名称:LayoutLMv2_PaddleOCR

适用任务:文档布局分析,文档图像分类,语言建模,视觉问答

获取实现:

237、模型名称:LayoutLMv2_transformers

适用任务:文档布局分析,文档图像分类,语言建模,视觉问答

获取实现:

238、模型名称:layoutxlm

适用任务:文档理解

获取实现:

239、模型名称:layoutxlm_PaddlePaddle

适用任务:文档理解

获取实现:

240、模型名称:layoutxlm_transformers

适用任务:文档理解

获取实现:

241、模型名称:LED_longformer

适用任务:问答,语言建模

获取实现:

242、模型名称:LED_longformer_transformers

适用任务:问答,语言建模

获取实现:

243、模型名称:Longformer_longformer

适用任务:问答,语言建模

获取实现:

244、模型名称:Longformer_longformer_transformers

适用任务:问答,语言建模

获取实现:

245、模型名称:LUKE_luke

适用任务:关系分类,语言建模,命名实体识别,实体类型,问答,关系抽取

获取实现:

246、模型名称:luke_transformers

适用任务:语言建模,关系分类,命名实体识别,实体类型,问答,关系抽取

获取实现:

247、模型名称:lxmert

适用任务:开放域问答

获取实现:

248、模型名称:M2M100_fairseq

适用任务:机器翻译,翻译

获取实现:

249、模型名称:M2M100_transformers

适用任务:机器翻译,翻译

获取实现:

250、模型名称:mae

适用任务:图像分类,语义分割,自监督学习,目标检测,自监督图像分类,领域泛化

获取实现:

251、模型名称:MAE-pytorch

适用任务:图像分类,语义分割,自监督学习,目标检测,自监督图像分类,领域泛化

获取实现:

252、模型名称:Mask_RCNN

适用任务:实例分割,目标检测

获取实现:

253、模型名称:Mask_R-CNN_CANN_Mixed

适用任务:实例分割

获取实现:

254、模型名称:MaskFormer

适用任务:语义分割,全景分割,分类

获取实现:

255、模型名称:MaskFormer_mmdetection

适用任务:语义分割,全景分割,分类

获取实现:

256、模型名称:MaskRCNN_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

257、模型名称:MaskRcnn_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

258、模型名称:MaskRCNN_CANN_O2

适用任务:目标检测

获取实现:

259、模型名称:MaskRCNN_MobileNetV1_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

260、模型名称:MaskRCNN_Resnet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

261、模型名称:mbart

适用任务:无监督机器翻译,机器翻译,翻译,去噪

获取实现:

262、模型名称:mbart_transformers

适用任务:无监督机器翻译,机器翻译,翻译,去噪

获取实现:

263、模型名称:Megatron-BERT_Megatron-LM

适用任务:阅读理解,语言建模

获取实现:

264、模型名称:Megatron-GPT2_Megatron-LM

适用任务:阅读理解,语言建模

获取实现:

265、模型名称:mLUKE_luke

适用任务:语言建模,跨语言迁移,跨语言问答

获取实现:

266、模型名称:MMBT_mmbt

适用任务:分类

获取实现:

267、模型名称:MMBT_mmbt

适用任务:分类

获取实现:

268、模型名称:mmbt_transformers

适用任务:分类

获取实现:

269、模型名称:MPNet

适用任务:语言建模

获取实现:

270、模型名称:MPNet_PaddlePaddle

适用任务:语言建模

获取实现:

271、模型名称:MPNet_transformers

适用任务:语言建模

获取实现:

272、模型名称:multilingual-t5

适用任务:问答,阅读理解,翻译,常识推理,自然语言推理

获取实现:

273、模型名称:multilingual-t5_transformers

适用任务:问答,阅读理解,翻译,常识推理,自然语言推理

获取实现:

274、模型名称:Nystromformer

适用任务:自然语言推理,情感分析,语义文本相似度,问答

获取实现:

275、模型名称:pegasus

适用任务:摘要文本摘要,自动摘要

获取实现:

276、模型名称:pegasus_transformers

适用任务:摘要文本摘要,自动摘要

获取实现:

277、模型名称:perceiver

适用任务:光流估计

获取实现:

278、模型名称:perceiver_transformers

适用任务:光流估计

获取实现:

279、模型名称:PhoBERT

适用任务:词性标注,依赖解析,自然语言推理,命名实体识别

获取实现:

280、模型名称:PLBART

适用任务:程序修复,源代码摘要,文本生成,代码生成,翻译,去噪

获取实现:

281、模型名称:poolformer

适用任务:图像分类,语义分割

获取实现:

282、模型名称:poolformer_pytorch

适用任务:图像分类,语义分割

获取实现:

283、模型名称:poolformer_transformers

适用任务:图像分类,语义分割

获取实现:

284、模型名称:ProphetNet_ProphetNet

适用任务:自动摘要,摘要文本摘要,问题生成

获取实现:

285、模型名称:ProphetNet_transformers

适用任务:自动摘要,摘要文本摘要,问题生成

获取实现:

286、模型名称:QDQBert_pytorch-transformers

适用任务:量化

获取实现:

287、模型名称:RAG_haystack

适用任务:文本生成,问答,事实核实

获取实现:

288、模型名称:RAG_transformers

适用任务:文本生成,问答,事实核实

获取实现:

289、模型名称:rcnn

适用任务:目标检测,语义分割

获取实现:

290、模型名称:realm

适用任务:问答,开放域问答,语言建模

获取实现:

291、模型名称:reformer

适用任务:问答,图像生成,开放域问答,语言建模

获取实现:

292、模型名称:reformer_transformers

适用任务:问答,图像生成,开放域问答,语言建模

获取实现:

293、模型名称:RepVGG_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

294、模型名称:ResNet_deeplab

适用任务:视网膜OCT疾病分类,图像到图像的翻译,语义分割,行人属性识别,目标检测,行人重识别,图像分类

获取实现:

295、模型名称:ResNet_slim

适用任务:视网膜OCT疾病分类,图像到图像的翻译,语义分割,行人属性识别,目标检测,行人重识别,图像分类

获取实现:

296、模型名称:ResNet_vision

适用任务:视网膜OCT疾病分类,图像到图像的翻译,语义分割,行人属性识别,目标检测,行人重识别,图像分类

获取实现:

297、模型名称:ResNet101_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

298、模型名称:ResNet-101_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

299、模型名称:ResNet-101_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

300、模型名称:ResNet-101_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

301、模型名称:ResNet-101_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

302、模型名称:ResNet101_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

303、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

304、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

305、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

306、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

307、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

308、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

309、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

310、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

311、模型名称:ResNet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

312、模型名称:ResNet152_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

313、模型名称:ResNet18_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

314、模型名称:ResNet18_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

315、模型名称:ResNet18_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

316、模型名称:ResNet18_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

317、模型名称:ResNet18_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

318、模型名称:ResNet200_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

319、模型名称:ResNet34_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

320、模型名称:ResNet34_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

321、模型名称:ResNet50_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

322、模型名称:ResNet-50_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

323、模型名称:ResNet-50_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

324、模型名称:ResNet-50_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

325、模型名称:ResNet-50_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

326、模型名称:ResNet-50_CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

327、模型名称:ResNet50_Quant_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

328、模型名称:Resnet-50_TF2_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

329、模型名称:ResNet-Variant_CANN_FP16

适用任务:图像分类

获取实现:

330、模型名称:RetinaNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

331、模型名称:RetinaNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

332、模型名称:RetinaNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

333、模型名称:RetinaNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

334、模型名称:RetinaNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

335、模型名称:RetinaNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

336、模型名称:Retinanet_CANN_O1

适用任务:目标检测

获取实现:

337、模型名称:retinanet_detectron2

适用任务:目标检测,长尾学习,密集目标检测,实时目标检测,行人检测

获取实现:

338、模型名称:retinanet_PaddleDetection

适用任务:目标检测,长尾学习,密集目标检测,实时目标检测,行人检测

获取实现:

339、模型名称:retinanet_resnet101_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

340、模型名称:retinanet_resnet152_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

341、模型名称:retinanet_vision

适用任务:目标检测,长尾学习,密集目标检测,实时目标检测,行人检测

获取实现:

342、模型名称:RetinaNet-Detectron2_CANN_O2

适用任务:目标检测

获取实现:

343、模型名称:r-fcn

适用任务:实时目标检测,目标检测,翻译

获取实现:

344、模型名称:RFCN_CANN_O1

适用任务:目标检测

获取实现:

345、模型名称:r-fcn_detectron

适用任务:实时目标检测,目标检测,翻译

获取实现:

346、模型名称:Roberta_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

347、模型名称:roberta_fairseq

适用任务:问答,阅读理解,常识推理,类型预测,词汇简化,语言建模,语义文本相似度,自然语言推理,情感分析

获取实现:

348、模型名称:roberta_PaddlePaddle

适用任务:问答,阅读理解,常识推理,类型预测,词汇简化,语言建模,语义文本相似度,自然语言推理,情感分析

获取实现:

349、模型名称:roberta_transformers

适用任务:问答,阅读理解,常识推理,类型预测,词汇简化,语言建模,语义文本相似度,自然语言推理,情感分析

获取实现:

350、模型名称:roberta_zh

适用任务:问答,阅读理解,常识推理,类型预测,词汇简化,语言建模,语义文本相似度,自然语言推理,情感分析

获取实现:

351、模型名称:roformer

适用任务:语言建模

获取实现:

352、模型名称:roformer_PaddlePaddle

适用任务:语言建模

获取实现:

353、模型名称:roformer_transformers

适用任务:语言建模

获取实现:

354、模型名称:RPN_detectron

适用任务:目标检测,实时目标检测

获取实现:

355、模型名称:RPN_PaddleDetection

适用任务:目标检测,实时目标检测

获取实现:

356、模型名称:RPN_vision

适用任务:目标检测,实时目标检测

获取实现:

357、模型名称:SegFormer

适用任务:语义分割

获取实现:

358、模型名称:SegFormer_PaddleSeg

适用任务:语义分割

获取实现:

359、模型名称:SegFormer_transformers

适用任务:语义分割

获取实现:

360、模型名称:SEW_sew

适用任务:语音识别,无监督的预训练

获取实现:

361、模型名称:SEW-D_sew

适用任务:语音识别,无监督的预训练

获取实现:

362、模型名称:SpeechToTextTransformer

适用任务:机器翻译,迁移学习,翻译,多任务学习,语音识别,语音到文本翻译

获取实现:

363、模型名称:SpeechToTextTransformer_transformers

适用任务:机器翻译,迁移学习,翻译,多任务学习,语音识别,语音到文本翻译

获取实现:

364、模型名称:splinter

适用任务:问答

获取实现:

365、模型名称:squeezebert

适用任务:迁移学习,自然语言推理,情感分析

获取实现:

366、模型名称:SSD_CANN_O1

适用任务:目标检测

获取实现:

367、模型名称:SSD_MobileNetV1_FPN_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

368、模型名称:SSD_MobileNetV2_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

369、模型名称:SSD_Resnet50_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

370、模型名称:SSD_Resnet50_FPN_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

371、模型名称:SSD_ResNet-50_FPN_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

372、模型名称:SSD_VGG_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

373、模型名称:SSD_VGG16_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

374、模型名称:SSD_VGG16_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

375、模型名称:SSD_VGG16_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

376、模型名称:SSD_VGG16_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

377、模型名称:SSD-GhostNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

378、模型名称:SSD-MobileNetV1_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

379、模型名称:SSD-MobileNetV1_FPN_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

380、模型名称:SSD-MobileNetV2_CANN_Mixed

适用任务:图像物体检测

获取实现:

381、模型名称:SSD-ResNet_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

382、模型名称:SSD-ResNet34_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

383、模型名称:SSD-ResNet-50_CANN_Mixed

适用任务:目标检测

获取实现:

384、模型名称:Swin-Transformer

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

385、模型名称:Swin-Transformer_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

386、模型名称:Swin-Transformer_mmdetection

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

387、模型名称:Swin-Transformer_PaddleClas

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

388、模型名称:Swin-Transformer_PaddleDetection

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

389、模型名称:Swin-Transformer_PaddleSeg

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

390、模型名称:Swin-Transformer_pytorch-image-models

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

391、模型名称:Swin-Transformer-Object-Detection

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

392、模型名称:Swin-Transformer-Semantic-Segmentation

适用任务:实时目标检测,实例分割,语义分割,图像分类,目标检测

获取实现:

393、模型名称:t5_PaddlePaddle

适用任务:语义分析,语义文本相似度,问答,迁移学习,常识推理

获取实现:

394、模型名称:t5_transformers

适用任务:语义分析,语义文本相似度,问答,迁移学习,常识推理

获取实现:

395、模型名称:tapas

适用任务:语义分析,问答,迁移学习

获取实现:

396、模型名称:tapas_transformers

适用任务:语义分析,问答,迁移学习

获取实现:

397、模型名称:text-to-text-transfer-transformer

适用任务:语义分析,语义文本相似度,问答,迁移学习,常识推理

获取实现:

398、模型名称:transformer-xl

适用任务:语言建模

获取实现:

399、模型名称:transformer-xl_PaddlePaddle

适用任务:语言建模

获取实现:

400、模型名称:transformer-xl_transformers

适用任务:语言建模

获取实现:

401、模型名称:trocr

适用任务:文本生成,光学字符识别,语言建模

获取实现:

402、模型名称:trocr_transformers

适用任务:文本生成,光学字符识别,语言建模

获取实现:

403、模型名称:unispeech

适用任务:迁移学习,多任务学习,语音识别,自监督学习,表征学习

获取实现:

404、模型名称:unispeechsat

适用任务:自监督学习,表征学习,数据增强,声纹识别,语音识别,多任务学习

获取实现:

405、模型名称:VGG_slim

适用任务:图像分类

获取实现:

406、模型名称:VGG_vision

适用任务:图像分类

获取实现:

407、模型名称:Vgg16 _CANN_O2

适用任务:图像分类

获取实现:

408、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

409、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

410、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

411、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

412、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

413、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

414、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

415、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

416、模型名称:VGG16_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

417、模型名称:VGG16_slim

适用任务:图像分类

获取实现:

418、模型名称:VGG16_vision

适用任务:图像分类

获取实现:

419、模型名称:VGG19_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

420、模型名称:VGG19_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

421、模型名称:Vgg19_CANN_O1

适用任务:图像分类

获取实现:

422、模型名称:vilt

适用任务:跨模态检索,视觉推理,视觉问答

获取实现:

423、模型名称:vision_transformer

适用任务:图像分类,文档图像分类,细粒度图像分类

获取实现:

424、模型名称:vision_transformer_kornia

适用任务:图像分类,文档图像分类,细粒度图像分类

获取实现:

425、模型名称:vision_transformer_pytorch-image-models

适用任务:图像分类,文档图像分类,细粒度图像分类

获取实现:

426、模型名称:vision_transformer_transformers

适用任务:图像分类,文档图像分类,细粒度图像分类

获取实现:

427、模型名称:vision_transformer_vision

适用任务:图像分类,文档图像分类,细粒度图像分类

获取实现:

428、模型名称:ViT_base_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

429、模型名称:vit_base_patch32_224_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

430、模型名称:Vit_CANN_Mixed

适用任务:图像分类

获取实现:

431、模型名称:Wav2Vec2_fairseq

适用任务:量化,自监督学习,语音识别

获取实现:

432、模型名称:Wav2Vec2_PyTorch

适用任务:量化,自监督学习,语音识别

获取实现:

433、模型名称:Wav2Vec2_transformers

适用任务:量化,自监督学习,语音识别

获取实现:

434、模型名称:WavLM

适用任务:语音识别,语音去噪,去噪,自监督学习

获取实现:

435、模型名称:xglm

适用任务:机器翻译,翻译,少试学习,仇恨语音检测,零试学习,自然语言推理

获取实现:

436、模型名称:XLM_CANN_Mixed

适用任务:自然语言处理

获取实现:

437、模型名称:XLM_transformers

适用任务:语言建模,自然语言理解

获取实现:

438、模型名称:XLM_XLM

适用任务:语言建模,自然语言理解

获取实现:

439、模型名称:XLM-ProphetNet_ProphetNet

适用任务:自动摘要,摘要文本摘要,问题生成

获取实现:

440、模型名称:XLM-ProphetNet_transformers

适用任务:自动摘要,摘要文本摘要,问题生成

获取实现:

441、模型名称:XLM-RoBERTa_transformers

适用任务:语言建模,表征学习,跨语言迁移,NER

获取实现:

442、模型名称:XLM-RoBERTa_XLM

适用任务:语言建模,表征学习,跨语言迁移,NER

获取实现:

443、模型名称:xlnet

适用任务:问答,阅读理解,释义识别,语言建模,语义文本相似度,文件排名,幽默检测,文本分类,自然语言推理,情感分析

获取实现:

444、模型名称:xlnet_PaddlePaddle

适用任务:问答,阅读理解,释义识别,语言建模,语义文本相似度,文件排名,幽默检测,文本分类,自然语言推理,情感分析

获取实现:

445、模型名称:XLNet_transformers

适用任务:问答,阅读理解,释义识别,语言建模,语义文本相似度,文件排名,幽默检测,文本分类,自然语言推理,情感分析

获取实现:

446、模型名称:XLS-R_fairseq

适用任务:翻译,语音识别,表征学习,语言识别

获取实现:

447、模型名称:yoso

适用任务:自然语言理解

获取实现:

机器之心的老伙计们可通过上述链接直接访问,也可以通过「 SOTA!模型」平台上检索模型中的检索优选模型功能检索获取自己想实现的主流模型资源。在检索框输入模型名称即可查找。

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检索优选模型功能当前仅对内测用户开放。想要抢先体验内测功能的老伙计可以通过以下方式申请,成为内测申请用户~

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