zhaohu xing

pytorch实现 Bert 做seq2seq任务，使用unilm方案,现在也可以做自动摘要，文本分类，情感分析，NER，词性标注等任务,支持t5模型，支持GPT2进行文章续写。

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Implementation of SETR model, Original paper: Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers.

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bert_seq2seq的DDP版本，支持bert、roberta、nezha、t5、gpt2等模型，支持seq2seq、ner、关系抽取等任务，无需添加额外代码，轻松启动DDP多卡训练。

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3D Medical Image Segmentation Models，集成各种医学图像分割模型的小框架，主要是3D，持续更新...

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Implementation of MlpMixer model, Original paper: MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

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NestedFormer: Nested Modality-Aware Transformer for Brain Tumor Segmentation (MICCAI 2022)

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