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SlimSAM-uniform-77

高效压缩分割模型实现接近原始SAM性能

SlimSAM是一种创新的SAM压缩方法,通过剪枝-蒸馏框架高效重用预训练模型。该方法采用交替细化策略和无标签剪枝准则,将模型参数减至原始SAM-H的0.9%,计算量减至0.8%,仅使用0.1%的训练数据。与其他压缩方法相比,SlimSAM在使用更少训练数据的情况下实现了优越性能。

awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本,提升代码生成性能与存储效率
GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
此项目提供多种量化模型版本,旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本,以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化,适合空间与性能有特定需求的开发者。
Grounded-SAM-2 - 多模态视频目标检测与分割框架
GithubGrounding DINOSAM 2图像分割开源项目目标检测视频追踪
Grounded-SAM-2是一个开源项目,结合Grounding DINO和SAM 2技术,实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型,适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档,Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力,为研究人员和开发者提供了强大的工具。
Efficient-Deep-Learning - 深度神经网络压缩和加速方法综述
Github开源项目权重量化模型加速知识蒸馏神经网络压缩网络剪枝
此项目汇总了深度神经网络压缩和加速的多种方法,涵盖神经架构设计、剪枝、量化、矩阵分解和知识蒸馏等技术。重点介绍了剪枝(含彩票假设)、知识蒸馏和量化等领域的研究进展,并提供了大量相关论文摘要。项目还收录了初始化剪枝和高效视觉Transformer等相关资源,为该领域的研究和开发提供了全面参考。
AutoCompressors - 创新语言模型技术实现长文本上下文压缩
AutoCompressorGithubLlama上下文压缩开源项目生成式AI语言模型
AutoCompressors是一项创新语言模型技术,可将长文本上下文压缩为少量摘要向量并进行推理。该项目提供官方实现,包含预训练模型、安装指南和示例代码。支持Llama-2和OPT等基础模型,有效提升长文本处理能力,为自然语言处理开辟新途径。
gemma-2-2b-bnb-4bit - Gemma模型4bit量化实现提速降耗的AI推理优化
GemmaGithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目机器学习模型模型微调
该项目对Gemma-2-2b模型进行4bit量化优化,通过bitsandbytes技术实现高效压缩。在Google Colab环境下可实现2倍以上推理速度提升,同时节省60%以上内存占用。项目提供完整的模型微调支持,可帮助开发者在有限算力条件下高效部署语言模型。
MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破
GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类
MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型,它在性能上有所超越,同时速度提升2.3倍,模型体积缩小2.1倍,且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中,该模型达到74.4%的Top-1准确率,在38个数据集上的平均性能为63.7%,体现了出色的效率与性能平衡。
SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用
3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉
SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域,通过将2D图像分割信息转移到3D空间,为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术,实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围,也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。
Selective_Context - 高效压缩上下文技术实现大语言模型处理能力倍增
GithubLLMNLP任务Selective Context上下文压缩开源项目效率提升
Selective Context是一种创新上下文压缩技术,能使大语言模型处理内容量提升一倍。该技术利用基础语言模型计算词句自信息,评估信息量,实现长文档和长对话的高效处理。项目提供完整代码实现、数据集和多项实验评估,已获EMNLP 2023会议认可。此上下文压缩技术适用于需要处理大量文本数据的场景,如智能客服、文档分析等。用户可通过pip安装,便捷集成到现有大语言模型项目中,显著提升处理效率。
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