morph-net

在训练过程中优化深度网络结构的方法

MorphNet FiGS 深度网络结构正则化 FLOPs Github 开源项目

MorphNet是一种在训练过程中优化深度网络结构的方法。通过使用正则化器优化FLOPs或模型大小等资源的消耗，MorphNet实现了受约束的网络结构优化。新方法FiGS采用概率性通道正则化，适用于剪枝和可微架构搜索。MorphNet可以在不改变网络拓扑的情况下调整卷积层的输出通道数，以简化模型并满足内存和延迟需求。项目由Elad Eban和Andrew Poon等人维护。

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介绍相关项目

MogaNet - 多阶门控聚合网络在计算机视觉领域的创新应用

GithubMogaNet人体姿态估计图像分类开源项目目标检测视频预测语义分割

MogaNet是一种创新的卷积神经网络架构,采用多阶门控聚合机制实现高效的上下文信息挖掘。这一设计在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了模型性能。MogaNet在图像分类、目标检测、语义分割等多项计算机视觉任务中展现出优异的可扩展性和效率,达到了与当前最先进模型相当的水平。该项目开源了PyTorch实现代码和预训练模型,便于研究者进行进一步探索和应用。

DiffMorpher - 扩散模型驱动的高质量图像变形技术

DiffMorpherGithub图像变形开源项目扩散模型深度学习计算机视觉

DiffMorpher是一项基于扩散模型的图像变形技术。该项目结合AdaIN和重新调度采样方法，实现高质量、连续的图像变形。DiffMorpher不仅适用于人脸，还能处理各种一般物体的变形，拓展了图像编辑的应用范围。项目同时推出MorphBench，作为评估一般物体图像变形效果的首个基准数据集。

channel-pruning - 通道剪枝技术加速深度神经网络

Channel PruningGithub开源项目模型压缩深度学习神经网络加速计算机视觉

Channel Pruning 项目开发了一种通道剪枝技术，用于加速深度神经网络。该技术显著提高了 VGG-16、ResNet-50 等模型的推理速度，同时保持了较高准确率。项目还包含针对 Faster R-CNN 的剪枝方法，为计算机视觉任务提供了高效解决方案。具体实现了 VGG-16 模型 4 倍和 5 倍的加速，ResNet-50 模型 2 倍加速，以及 Faster R-CNN 2 倍和 4 倍加速。这些优化后的模型在 ImageNet 分类和目标检测任务上仍保持了较高性能。项目提供了代码和预训练模型，方便研究者复现实验结果。

gflownet - 基于图神经网络的离散对象生成框架

GFlowNetGithub图生成开源项目机器学习神经网络组合优化

gflownet是一个实现Generative Flow Network的开源框架，专注于离散和组合对象的生成，尤其适用于图结构。该项目基于图神经网络，支持多种GFN算法，提供离线和在线训练功能。gflownet包含完整的训练环境、算法实现和示例代码，可用于分子设计等任务，是研究GFN在图生成领域应用的有力工具。

FocalNet - 突破注意力机制的新型视觉模型架构

FocalNetsGithub卷积神经网络图像分类开源项目目标检测语义分割

FocalNet是一种创新的视觉模型架构,无需使用注意力机制。其核心的焦点调制技术在多项视觉任务中超越了现有的自注意力方法。该模型在ImageNet分类和COCO检测等基准测试中表现优异,同时保持了高效简洁的实现。FocalNet具有平移不变性、强输入依赖性等特点,为计算机视觉领域提供了一种全新的建模思路。

bayesian-flow-networks - 将贝叶斯方法与流网络相结合的生成模型新框架

Bayesian Flow NetworksGithub开源项目机器学习概率模型深度学习生成模型

Bayesian Flow Networks是一个结合贝叶斯方法和流网络的生成模型框架。项目提供完整代码实现，包含连续和离散数据的贝叶斯流定义，以及连续时间和离散时间的损失函数。支持MNIST、CIFAR-10和text8等数据集的训练、测试和采样。此框架在图像和文本生成任务中表现出色，为生成模型研究开辟新方向。

voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库

GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换

本页面介绍VoxelMorph，这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量，并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。

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。

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。

BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现

1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩

BitNet是一种创新的1比特变压器实现，通过BitLinear层替换标准线性投影，实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现，包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件，支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用，展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化，为研究人员和开发者提供了全面的工具集。

相关项目

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