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轻量级移动设备实时目标检测模型

NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型,专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB(INT8)或1.8MB(FP16),在ARM CPU上实现97fps检测速度,精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好,GPU内存占用低,支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端,提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP,支持多种分辨率和配置,满足不同场景需求。

yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5,一款由Ultralytics开源的视觉AI模型,支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持,适合各级用户使用,并定期更新以集成最新技术。
RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型
GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN
RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。
yolov10m - 高效的实时目标检测系统
COCO数据集GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10开源项目模型目标检测计算机视觉
YOLOv10m是一个开源的目标检测项目,利用PyTorch模型和COCO数据集实现高效的计算机视觉解决方案。用户可以方便地进行训练、验证,并将模型上传至库,非常适合多种技术水平的使用者进行实时目标检测应用。
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API,支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强,支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练,旨在提高预训练效率。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
DN-DETR - 创新查询去噪技术加速目标检测训练
DETRGithub开源项目注意力机制深度学习目标检测计算机视觉
DN-DETR通过创新的查询去噪技术加速DETR目标检测模型训练。该方法仅需50%训练周期即可达到基线模型性能,大幅提高训练效率。项目开源了DN-DETR、DN-Deformable-DETR等多个模型实现,并提供详细的模型库、使用指南和安装说明,便于研究者复现结果或将去噪训练应用于其他模型。
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。
OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测,支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测,通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度,实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择,结合速度与跟踪质量,可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型,支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异,适用于多种动画和实时应用场景,并提供详细示例和自定义命令。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
resnet-tiny-beans - 基于ResNet的轻量级豆类识别模型
GithubHuggingfacebeans小型模型开源项目数据集模型模型训练测试
一个基于豆类数据集训练的轻量级识别模型,采用精简架构设计,主要用于快速验证和原型测试。模型具有小型化和灵活部署的特点,能在保持基本识别功能的同时实现最小规模。
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