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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。

amc - 自动化模型压缩技术提升移动设备AI性能
AutoMLGithubImageNetMobileNet剪枝开源项目模型压缩
AMC (AutoML for Model Compression) 是一种创新的自动化模型压缩方法,专为优化移动设备上的深度学习模型而设计。该方法通过自动搜索剪枝策略、导出压缩权重和微调,成功将MobileNet等模型的计算量减少50%,同时维持或提升准确率。AMC不仅适用于MobileNet-V1和V2,还提供PyTorch和TensorFlow格式的压缩模型,为移动设备上的高效AI应用提供了新的可能性。
S2ML-Generators - 多功能AI图像与视频生成开源工具
CLIP-guided diffusionESRGANGithubS2ML GeneratorsVQGAN+CLIP图像生成开源项目
S2ML-Generators是一个开源的AI图像和视频生成工具集。它整合了VQGAN+CLIP和CLIP引导扩散等技术,支持图像生成、超分辨率处理和视频制作。该项目定期更新,优化功能和性能,为用户提供多样化的AI创作工具。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习
本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。
LAION - 开源机器学习资源与数据集提供平台
AI工具LAION人工智能图像文本对开源数据集机器学习
LAION作为非营利组织,提供开放机器学习资源,包括大规模数据集、工具和模型。平台主要产品有LAION-400M、LAION-5B图像文本对数据集,CLIP视觉转换器模型和LAION-Aesthetics美学筛选子集。LAION致力于推动开放式机器学习研究,鼓励资源重复利用,支持环保理念和公共教育发展。
CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B数据集训练的零样本图像分类器
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceOpenCLIP多模态模型开源项目模型零样本图像分类
CLIP ViT-L/14是一个基于DataComp-1B大规模数据集训练的多模态模型。在ImageNet-1k上达到79.2%的零样本分类准确率,可用于图像分类、检索等任务。该模型主要面向研究社区,旨在促进对零样本和任意图像分类的探索。由stability.ai提供计算资源支持,不建议直接用于部署或商业用途。
img2dataset - 高效处理大规模图像数据集的开源工具
Githubimg2dataset下载工具图像数据集开源项目数据处理机器学习
img2dataset是一个开源工具,用于将大量图像URL转换为结构化数据集。它能在20小时内处理1亿个URL,支持下载、调整大小和打包功能。该工具提供多种输出格式、编码选项,以及增量模式和过滤功能,适用于机器学习训练等需要处理大规模图像数据的场景。img2dataset还支持保存URL和标题对,为研究人员和开发者提供了灵活的数据处理选项。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
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。
Awesome-Dataset-Distillation - 数据集蒸馏技术的全面综述与最新进展
Github人工智能开源项目数据集蒸馏机器学习梯度匹配特征匹配
Awesome-Dataset-Distillation项目是数据集蒸馏领域的综合资源库。它收录了从早期工作到最新技术的各类方法,涵盖多个应用领域。项目由专家维护并定期更新,为研究人员提供最新进展和代码实现。
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