Efficient-AI-Backbones是华为诺亚方舟实验室开发的一系列高效AI骨干网络,旨在为移动设备等资源受限场景提供轻量级但高性能的深度学习模型。该项目包含了多个创新网络结构,如GhostNet、TNT (Transformer in Transformer)、AugViT、WaveMLP和ViG等。这些网络在保持高精度的同时,大幅降低了计算复杂度和参数量,非常适合部署在移动设备上。
GhostNet是该项目中最具代表性的网络之一,它通过"幽灵"(Ghost)模块大幅减少了卷积操作的计算量。目前已发展出多个版本:
TNT是一种创新的视觉Transformer结构,通过在Transformer block中嵌套小型Transformer来建模局部特征。这种设计既保留了Transformer的长程建模能力,又增强了对局部细节的感知。
WaveMLP是一种受量子启发的纯MLP视觉主干网络。它将图像patch视为波,通过简单的MLP结构实现了与CNN和ViT相当的性能,同时具有更高的推理效率。
安装依赖:
python 3
pytorch == 1.7.1
torchvision == 0.8.2
timm == 0.3.2
克隆仓库:
git clone https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones.git
选择需要的模型,如GhostNetV2:
cd Efficient-AI-Backbones/ghostnetv2_pytorch
训练模型:
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 train.py /path/to/imagenet/ --model ghostnetv2 --width 1.0
项目提供了多个预训练模型供下载使用,包括:
Efficient-AI-Backbones项目为移动设备AI应用提供了一系列高效的骨干网络。通过创新的网络结构设计,这些模型在保持高精度的同时大幅降低了计算复杂度。无论是学术研究还是工业应用,该项目都提供了宝贵的资源和参考。研究人员和开发者可以根据自己的需求,选择合适的模型进行进一步的探索和应用开发。
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UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
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全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
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Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
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HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
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基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
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