jetson-inference

深度学习部署与实时视觉识别

NVIDIA Jetson TensorRT 深度学习实时视觉 PyTorch Github 开源项目

NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。

vision - TorchVision 计算机视觉库提供数据集模型和图像处理功能

GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉

TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。

Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能

GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目

提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本，支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本，用户可以快速部署和运行Tensorflow模型，实现高效的设备端推理。

tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取

EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取

EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调，最初使用TensorFlow构建，由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M，能够在不同分辨率下实现精确的图像识别，并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。

Deep-Learning-in-Production - 将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境的介绍

C++GithubPyTorchTensorFlow开源项目深度学习部署

项目详细介绍了如何将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境，包括模型转换、API集成、服务器运作及跨框架策略。这一资源库提供实际细节和案例，帮助开发者全面了解部署流程，并通过Flask、C++、Go等多种技术实现模型应用。

tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取

EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取

EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型，经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch，并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下，实现了高效性能与计算资源节约，适合作为多种视觉任务的解决方案。

InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络

GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像

本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架，称为逆显著性金字塔重构网络（InSPyReNet）。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测，并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明，InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现，支持多GPU训练，且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。

facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术

Face RecognitionGithubInception Resnet V1MTCNNPytorchVGGFace2开源项目

facenet-pytorch是一个开源项目，利用Pytorch实现的Inception Resnet (V1)模型，已在VGGFace2和CASIA-Webface上预训练。项目还包括高效的MTCNN实现，用于人脸检测。其特点包括快速人脸检测、生成面部识别嵌入、视频流中的人脸跟踪以及从TensorFlow到Pytorch的参数转换。开发者可以通过简单的安装和使用指引快速集成和应用这些高精度、高性能的预训练模型和工具。

PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎

GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用

PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术，通过优化热/冷激活神经元的处理方式，显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术，优化了推理效率和精度，支持快速、低延迟的本地模型部署。

Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统

Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知

Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统，专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化，提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越，还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法，为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案，Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。

yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破

GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端

YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型，通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计，在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明，YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平，为实时目标检测领域带来新的发展方向。

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