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EdgeSAM

边缘设备上快速的分割模型EdgeSAM

EdgeSAMSAMCNNiOS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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介绍相关项目
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
slimsam-77-uniform - Transformers.js中的ONNX模型兼容性和遮罩生成
GithubHuggingfaceJavaScript库ONNXTransformers.jsmask生成web应用开源项目模型
该开源项目利用ONNX权重，使Transformers.js库兼容，实现AI模型在网页上的遮罩生成。允许通过JavaScript轻松进行图像处理，支持从模型中加载图像和处理器，使用2D定位点生成遮罩并计算IoU分数。项目提供在线演示，方便用户体验实时图像分割，建议将模型转换为ONNX格式以便于网页使用。
slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型
CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目
slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。
SOLO - 无框的实例分割算法，可直接输出实例掩码和类别概率，并具备高质量掩码预测和顶级性能
GithubResNet-101SOLOSOLOv2开源项目目标分割高质量遮罩预测
SOLO项目实现了SOLO和SOLOv2两种完全无框的实例分割算法，可直接输出实例掩码和类别概率，并具备高质量掩码预测和顶级性能。该项目基于mmdetection，支持多GPU和单GPU训练，并提供多种预训练模型下载，包括轻量级模型。对于研究人员来说，这些工具显著提高了分割精度和训练速度，适用于各种应用场景。
MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
mace - 移动设备优化的深度学习推理框架
GithubMACEONNXTensorFlow开源项目深度学习推理框架移动端异构计算
MACE是一款专为Android、iOS、Linux和Windows设备设计的深度学习推理框架，优化了NEON、OpenCL、Hexagon等技术以提升性能。它支持多种模型格式，如TensorFlow、Caffe和ONNX，并提供高级API进行电源管理和UI响应优化。MACE设计注重内存使用、模型保护和平台覆盖，提供丰富的模型格式支持。
MobileVLM-1.7B - 移动设备优化的高效多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceMobileVLM多模态开源项目性能评估模型模型推理移动设备
MobileVLM-1.7B是一种专为移动设备设计的多模态视觉语言模型，通过多种优化技术实现高效推理，支持跨模态交互。该模型在标准基准测试中表现出色，并经过CLIP方式的预训练。在Qualcomm Snapdragon 888和NVIDIA Jeston Orin设备上的处理速度分别为每秒21.5个和65.3个令牌。
effort - LLM模型计算量实时优化的开源实现
GithubLLM模型推理bucketMul算法开源项目权重加载矩阵乘法计算效率优化
Effort是bucketMul算法的开源实现，支持实时调整LLM模型推理过程中的计算量。在Apple Silicon芯片上，50%effort可匹配常规矩阵乘法速度，25%effort则提供双倍速度，同时保持大部分输出质量。项目支持跳过加载次要权重，实现性能与质量的灵活平衡。Effort Engine提供预编译二进制文件，源代码基于Swift和Metal开发。
XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具
GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉
XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型，基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品，该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍，且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断，可用于各种计算机视觉应用场景。
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