Vit GPT2 Image Captioning
基于ViT-GPT2架构的图像描述生成模型，能够为输入的图像生成自然语言描述。
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发布时间 : 9/30/2024
模型简介
该模型结合了视觉Transformer(ViT)和GPT-2语言模型，用于图像到文本的生成任务，能够自动为图像生成描述性文字。
模型特点
多模态架构
结合视觉Transformer处理图像特征和GPT-2生成自然语言描述
端到端训练
整个模型可以端到端地进行训练和微调
BLEU优化
在评估集上达到9.7054的BLEU分数
模型能力
图像理解
自然语言生成
图像到文本转换
使用案例
辅助技术
视障人士辅助
为视障人士自动描述图像内容
内容管理
图像自动标注
为大量图像自动生成描述性标签
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 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers 英语
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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