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Convolutional-KANs

KAN卷积网络探索参数效率与性能提升

CKAN神经网络卷积机器学习图像处理Github开源项目

Convolutional-KANs项目将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)架构应用于卷积层，引入可学习的非线性激活函数。初步实验表明，KAN卷积在保持准确性的同时，可能比传统卷积网络更具参数效率。该项目正在更复杂的数据集上进行进一步测试，以评估KAN卷积的实际性能。这一创新为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。

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介绍相关项目
STF - 窗口注意力机制推动图像压缩技术进步
CNN模型CompressAIGithubTransformer模型图像压缩开源项目深度学习
STF项目开发了基于窗口注意力的图像压缩方法，在CNN和Transformer架构上均实现突破。该技术在Kodak和CLIC数据集上表现出色，兼顾压缩性能和编解码效率。项目开源了预训练模型、训练评估脚本和OpenImages数据集训练指南，为图像压缩研究提供了全面资源。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型，融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核，该模型在速度和准确率方面取得了平衡，达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上，InceptionNeXt展现出卓越性能，推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型，适用于不同的应用场景。
Efficient-AI-Backbones - 领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发
AI模型GithubNeurIPSTransformer华为开源项目机器学习热门
Efficient-AI-Backbones 项目涵盖了由华为诺亚方舟实验室研发的一系列先进的人工智能模型，包括 GhostNet, TNT, AugViT, WaveMLP, 和 ViG 等。这些模型通过创新的结构设计和优化，有效提升了计算效率和性能，广泛应用于各种智能处理任务。最新发布的 ParameterNet 在 CVPR 2024 会议上被接受，展现了华为在人工智能技术领域的持续领先。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南：涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源，涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现，用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外，项目提供在线运行的notebook，简化本地调试过程。
kornia - 高效、差分化的PyTorch计算机视觉库
GithubKorniaPyTorch开源开源项目深度学习热门计算机视觉
Kornia是一款基于PyTorch的差分化计算机视觉库，提供一系列可插入神经网络的运算和模块，用于解决通用的计算机视觉问题。该库利用PyTorch高效性和自适应反向传播算法，支持图像变换、视觉几何、深度估算及基于张量的低层图像处理等功能，适用于研究和商业用途。
AlphaTree-graphic-deep-neural-network - 深入探索深度学习与AI应用
AlphaTreeGithub图像分类开源项目模型改进深度学习神经网络
AlphaTree项目致力于通过详细的文章、代码和图示帮助用户掌握深度学习、GAN、NLP和大数据等领域的技术，适合希望在AI工程领域提升技能的学习者。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。
visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库
GithubKerasPython包TensorFlowvisualkeras开源项目神经网络可视化
visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异，提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取，并包含在不同数据集上训练的模型权重。
nnom - 适用于微控制器的神经网络库
GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能
NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库，支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构，可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗，同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层（RNN）支持，并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示，NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。
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