模型简介
该模型是GIT架构在TextVQA数据集上的微调版本，专门用于解决需要同时理解图像和其中文本内容的视觉问答任务
模型特点
文本图像联合理解
能够同时处理图像中的视觉信息和文本内容
端到端训练
采用统一的Transformer架构进行端到端训练
高效微调
在TextVQA数据集上表现出良好的微调效果
模型能力
图像中的文本识别
基于图像文本的问答
多模态理解
视觉-语言联合推理
使用案例
智能辅助
场景文字问答
回答关于图像中出现的文字内容的问题
在TextVQA评估集上损失值为0.0472
无障碍技术
图像文字描述
为视障人士描述图像中的文字内容
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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