Project Icon

mobilenet_v2_1.0_224

轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2

MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型,在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称,适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置,在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外,它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务,为移动端应用提供了versatile的解决方案。

facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目
FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型
FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。
ncnn - 移动端神经网络推理框架
Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯
ncnn 是一个专为移动端设计,无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能,低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn,开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型,加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用,如QQ和微信。同时,ncnn 支持 Vulkan API,优化了GPU加速功能,致使在移动设备上表现卓越。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
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。
Depth-Anything-V2 - 单目深度估计新突破,高精度与快速推理并重
Depth Anything V2Github开源项目深度估计计算机视觉预训练模型
Depth-Anything-V2是单目深度估计领域的新进展。该模型在细节表现和鲁棒性上显著优于V1版本,并在推理速度、参数量和深度精度方面超越了基于SD的模型。项目提供四种预训练模型,适用于相对和度量深度估计,可处理图像和视频。此外,发布的DA-2K基准为深度估计研究设立了新标准。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号