EdgeSAM

边缘设备上快速的分割模型EdgeSAM

EdgeSAM SAM CNN iOS应用高性能 Github 开源项目

EdgeSAM通过优化的Prompt-In-the-Loop蒸馏方法，为边缘设备提供高效的分割模型。相较于原始SAM，EdgeSAM在速度上提升了40倍，并在iPhone 14上实现了超过30帧每秒的性能。此外，EdgeSAM在COCO和LVIS数据集上的mIoUs分别提升了2.3和3.2，性能优于MobileSAM。该项目支持ONNX和CoreML平台，并已经集成到多个开源工具中。用户还可以通过iOS App方便地使用EdgeSAM。

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Huggingface

介绍相关项目

samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具

GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练

Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。

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。

SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包

Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目

SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包，基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构，提供Web应用和API服务，实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能，便于探索LLM内部机制，旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

FastDeploy - 多场景AI模型部署工具

AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务

高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。

SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法

GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习

SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法，通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现，包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异，为图像分割研究提供新思路。项目开源代码，支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术，提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。

Phi-3-Vision-MLX - 为Apple Silicon优化的多模态AI框架

AI框架Apple SiliconGithubPhi-3-MLX开源项目视觉模型语言模型

Phi-3-MLX是一个为Apple Silicon优化的AI框架，整合了Phi-3-Vision多模态模型和Phi-3-Mini-128K语言模型。该框架提供简洁接口，支持文本生成、视觉问答和代码执行等AI任务。项目特性包括批量处理、模型量化和LoRA微调，并可通过API扩展功能。Phi-3-MLX为开发者提供了高效灵活的AI工具，专为Apple Silicon设备设计。

micro-sam - 显微镜图像交互式分割与追踪工具

GithubSegment Anythingnapari应用交互式分割开源项目微观图像分割模型微调

micro-sam是一款专为显微镜图像分析设计的开源工具，基于Segment Anything模型。它支持2D和3D图像的交互式分割以及2D图像序列的追踪。作为napari插件，micro-sam允许用户通过简单点击实现复杂分割任务。该工具还提供模型微调和大规模图像处理功能，为显微镜数据分析提供了高效灵活的解决方案。

swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型

AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化

Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型，包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion，通过内存优化和性能提升，实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植，为移动AI应用开发提供新的可能。

Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once - 基于多模态提示的图像分割模型

GithubSEEM交互式分割图像处理多模态开源项目

SEEM是一种新型图像分割模型,支持多种交互方式如点击、框选、涂鸦、文本和音频提示。该模型可接受任意组合的提示输入,精确分割图像中的目标对象并赋予语义标签。SEEM采用统一架构,具备多模态交互、语义理解和泛化能力,为图像分割任务提供了灵活通用的解决方案。

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