基于Swin骨干网络的大尺寸Mask2Former模型，专为Cityscapes语义分割任务训练，采用统一架构处理图像分割任务

基于FacebookAI/xlm-roberta-base预训练模型构建的高棉语填充掩码模型，使用26,000+条高棉语句子微调。

基于YouTubeVIS-2019数据集训练的微型视频实例分割模型，采用Swin Transformer骨干网络和Mask2Former统一分割架构

Mask2Former是基于Transformer的通用图像分割模型，在COCO数据集上微调用于实例分割任务

基于Swin Transformer的通用图像分割模型，统一处理实例/语义/全景分割任务

Mask2Former 是一种统一的图像分割框架，能够处理实例分割、语义分割和全景分割任务。

基于Swin骨干网络的Mask2Former小型版本，专为Cityscapes语义分割任务训练

基于Swin大骨架架构的统一图像分割模型，支持实例/语义/全景分割任务

基于Swin骨干网络的ADE20k语义分割小尺寸版Mask2Former模型，采用统一范式处理图像分割任务

基于Swin骨干网络的大规模版本，在ADE20k语义分割数据集上训练的Mask2Former模型，采用统一范式处理图像分割任务。

基于ADE20k数据集训练的通用图像分割模型，采用统一框架处理实例/语义/全景分割任务

Mask2Former是基于Transformer架构的通用图像分割模型，此版本专门针对Cityscapes数据集进行实例分割任务微调

基于Swin骨干网络的Mask2Former模型，在COCO全景分割数据集上训练，采用统一范式处理实例分割、语义分割和全景分割任务。

Mask2Former是基于Transformer的统一图像分割模型，采用Swin-Large骨干网络并在COCO数据集上微调，专精实例分割任务

Mask2Former是基于Transformer的统一图像分割模型，在COCO数据集上微调用于实例分割任务

基于COCO数据集训练的Mask2Former微型版实例分割模型，采用Swin骨干网络，统一处理分割任务

基于Swin主干网络的Mask2Former模型，专为COCO实例分割任务设计，采用统一框架处理分割任务

这是一个基于srWaC预训练的塞尔维亚语（西里尔字母和拉丁字母）RoBERTa模型，适用于下游任务微调。

基于CLUECorpusSmall预训练的24个中文RoBERTa模型系列之一，采用UER-py框架训练，支持掩码语言建模和文本特征提取。

ChineseBERT是一个融合字形与拼音信息的中文预训练模型，通过增强字形特征提升中文理解能力

基于Swin骨干网络的大规模MaskFormer模型，统一处理实例/语义/全景分割任务

基于COCO数据集训练的全景分割模型，采用统一范式处理实例/语义/全景分割任务

基于ADE20k数据集训练的MaskFormer语义分割模型，采用Swin骨干网络，统一处理实例/语义/全景分割任务

基于Swin骨干网络、在COCO数据集上训练的全景分割模型，统一处理实例/语义/全景分割任务

基于ADE20k数据集训练的语义分割模型，采用统一框架处理实例/语义/全景分割任务

基于ADE20k数据集训练的语义分割模型，采用统一框架处理实例/语义/全景分割任务

基于Swin骨干网络的小型MaskFormer模型，在COCO数据集上训练，用于全景分割任务。

这是一个预训练的蒙古语BERT模型，基于蒙古语维基百科和新闻数据集训练，支持蒙古语文本处理任务。

基于多语言BERT模型微调的斯瓦希里语专用模型，在文本分类和命名实体识别任务上表现优于原始多语言BERT。