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DenseNet

DenseNet高效内存卷积网络

DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。

pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
resnet-18 - 深度残差学习实现图像识别突破
GithubHuggingfaceImageNetResNet图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
ResNet-18是一种基于深度残差学习的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。通过引入残差连接,该模型突破了深度网络训练的限制,实现了高达1000层的网络结构。ResNet-18在2015年ILSVRC和COCO竞赛中的胜利,标志着计算机视觉领域的重要进展。这个模型适用于多种图像分类任务,并支持快速部署和微调。研究者和开发者可以通过Hugging Face的transformers库轻松使用ResNet-18进行图像识别研究和应用开发。
HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络
GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互
HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族,专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型,如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B,广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异,是计算机视觉研究中的重要工具。
tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21kTensorFlowtimm图像分类开源项目模型
EfficientNet-v2模型在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,具备图像分类、特征提取与图像嵌入功能。初始使用Tensorflow训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch。模型拥有208.1百万参数与52.8 GMACs计算量,支持训练时384x384与测试时512x512的图像尺寸。通过timm库,便可创建预训练模型,用于图像分类及特征映射。本模型在研究与应用中表现出强大的性能及灵活性。
dynet - 动态结构神经网络库 适用于自然语言处理
DyNetGithub动态神经网络开源项目深度学习神经网络库自然语言处理
DyNet是一个专为动态结构神经网络设计的开源库,由卡内基梅隆大学主导开发。该库采用C++编写并提供Python接口,可在CPU和GPU上高效运行。DyNet特别适用于自然语言处理任务,在语法分析和机器翻译等领域表现突出。其独特的自动批处理功能进一步提升了处理动态网络的效率。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高效图像识别与特征开发的开源解决方案
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt-V2是一款基于全卷积掩码自编码器(FCMAE)预训练的图像分类模型,能够高效处理ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集。模型拥有88.7M的参数和45.21 GMACs,适合精准的图像识别和特征开发。兼容timm库,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入生成等应用场景。通过简单的Python代码即可调用该模型,提升开发效率。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取
ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调,提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数,处理512x512图像,适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,确保高准确率和多样化应用,结合timm库简化操作,适用于研究和工业应用。
darts - 使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构
DARTSGithubPyTorch卷积架构图像分类开源项目语言建模
DARTS算法通过连续松弛和梯度下降,在架构空间中高效设计用于图像分类(CIFAR-10和ImageNet)和语言建模(Penn Treebank和WikiText-2)的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行,提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南,支持自定义架构的可视化。
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