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SRe2L

创新的ImageNet规模数据集压缩技术

SRe2L项目提出了一种新颖的大规模数据集压缩方法,通过'挤压'、'恢复'和'重新标记'三个步骤实现ImageNet规模数据的高效压缩。该方法在NeurIPS 2023会议上获得spotlight展示,为数据集蒸馏领域带来新的研究视角。项目还包括SCDD和CDA等相关工作,共同推动数据集蒸馏技术在大数据时代的应用和发展。

scaling_on_scales - 为视觉模型实现多尺度特征提取的机制
GithubS2-Wrapper多尺度特征提取开源项目模型扩展深度学习计算机视觉
S²-Wrapper是一种为视觉模型实现多尺度特征提取的机制。项目提供PyTorch实现,探讨图像尺度缩放与模型规模缩放的效果对比。S²-Wrapper已集成到LLaVA和NVIDIA VILA等多模态模型中,提升了多项视觉任务性能。项目包含使用指南和示例,便于研究人员和开发者应用。
awesome-compression - 模型压缩技术入门教程与实践指南
DatawhaleGithub实践开源项目教程模型压缩深度学习
这个开源项目提供了一个全面的模型压缩技术入门教程,涵盖剪枝、量化和知识蒸馏等方法。通过结合理论讲解和实践代码,该项目旨在降低学习门槛,帮助初学者和研究人员掌握如何有效压缩深度学习模型,以满足实际应用需求。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg - 基于LAION-2B数据集的卷积神经网络达到79%零样本分类准确率
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络
CLIP ConvNeXt-XXLarge是一个在LAION-2B数据集上训练的大规模视觉语言模型,总参数量12亿,图像分辨率256x256。模型采用ConvNeXt-XXLarge图像结构和ViT-H-14规模的文本编码器,在ImageNet零样本分类上达到79%准确率。主要应用于图像分类、检索等研究任务。
TinyCLIP-ViT-40M-32-Text-19M-LAION400M - 基于亲和力模仿和权重继承的CLIP模型压缩方法
GithubHuggingfaceLAION400MTinyCLIP图像识别开源项目模型模型压缩深度学习
TinyCLIP是一种用于压缩大规模语言-图像预训练模型的跨模态蒸馏方法,采用亲和力模仿和权重继承技术。实验显示,TinyCLIP ViT-45M/32使用ViT-B/32一半的参数达到相似的零样本性能;TinyCLIP ResNet-19M在参数量减少50%的情况下,推理速度提升2倍,在ImageNet数据集上实现56.4%的准确率。
compression - 帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型的一套数据压缩工具
GithubTensorFlow Compression开源项目数据压缩机器学习模型
TensorFlow Compression 提供一套数据压缩工具,帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型。该库支持高效存储数据表示,减少性能损失。主要功能包括范围编码、熵模型类以及用于数据压缩的额外TensorFlow功能和Keras层。2024年2月1日起,该库进入维护模式,适用于TensorFlow 2.14及以上版本。用户可以通过教程和论文链接深入了解有损数据压缩及模型优化方法。
datacomp - 多模态预训练数据集构建的创新竞赛
CLIP模型DataCompGithub图像文本对开源项目数据集机器学习
DataComp是一项聚焦于多模态预训练数据集设计的竞赛。参赛者需从海量未筛选的图像-文本对中构建高质量数据集,以提升CLIP模型在下游任务的表现。竞赛设有两个赛道和四个规模,适应不同计算资源需求。项目提供完整工具包,涵盖数据获取、模型训练和评估等环节,支持参与者进行数据集创新。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具
GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络
ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型,平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大,并提供了完整的推理pipeline,适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。
edsr-base - 轻量级单图像超分辨率深度残差网络
DIV2KEDSRGithubHuggingface图像超分辨率开源项目模型深度学习计算机视觉
EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型,基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练,支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比,EDSR-base采用16个残差块和64个通道,模型大小约5MB。在多个基准数据集上,其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。
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