Accueil Projets contrastors
contrastors
Python

contrastors

Former des modèles de manière contrastive dans Pytorch

par nomic-ai · GitHub
Étoiles
Forks
Licence
Créé
Dernier commit
Langue
contrastive-learningdeep-learningdense-retrievalApache-2.0Python
Voir sur GitHub
En termes simples

Entraînez et évaluez des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des méthodes d'apprentissage contrastif en Python.

Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
contrastors — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
799798
2026-07-202026-08-31
📈 Suivez contrastors

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

Former des modèles de manière contrastive dans Pytorch

contrastors compte 798 étoiles sur GitHub. Il a été forké 65 fois. contrastors est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. contrastors est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : contrastive-learning, deep-learning, dense-retrieval, embeddings.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que contrastors ?

Former des modèles de manière contrastive dans Pytorch

contrastors est-il open source ?

contrastors est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

contrastors est-il gratuit ?

Oui. contrastors est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est contrastors ?

contrastors est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage contrastors est-il écrit ?

contrastors est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
olud.ai badge — contrastors

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=nomic-ai-contrastors)](https://olud.ai/project/nomic-ai-contrastors.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →
AnglE
Entraînez et inférez des embeddings de phrases puissants avec AnglE | 🔥 SOTA sur le classement…
573 · dense-retrieval
partagedense-retrievalembeddings
hyde
HyDE : Récupération dense zéro-shot précise sans étiquettes de pertinence
583 · dense-retrieval
partagedense-retrieval
CoCa-pytorch
Implémentation de CoCa, les Captioners Contrastifs sont des modèles de fondation Image-Texte, e…
1.2k · artificial-intelligence
partagecontrastive-learning
SDT
Ce dépôt est l'implémentation officielle de Disentangling Writer and Character Styles for Handw…
1.4k · computer-vision
partagecontrastive-learning
lightly-train
Formation tout-en-un pour les modèles de vision (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3) : pré-entraînemen…
1.6k · computer-vision
partagecontrastive-learning
lightly
Une bibliothèque Python pour l'apprentissage auto-supervisé sur les images.
3.8k · computer-vision
partagecontrastive-learning
pytorch-metric-learning
Le moyen le plus simple d'utiliser l'apprentissage métrique profond dans votre application. Mod…
6.3k · computer-vision
partagecontrastive-learning
UForm
AI multimodal de poche pour la compréhension et la génération de contenu à travers des textes m…
1.2k · bert
partagecontrastive-learning
InternVideo
[ECCV2024] Modèles de Fond Vidéo & Données pour la Compréhension Multimodale
2.3k · action-recognition
partagecontrastive-learning
U2PL
[CVPR'22 & IJCV'24] Segmentation Sémantique Semi-Supervisée Utilisant des Pseudo-Étiquettes Non…
478 · cityscapes
partagecontrastive-learning

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.