DenseNet

DenseNet高效内存卷积网络

DenseNet CVPR 2017 ImageNet CIFAR-10 模型 Github 开源项目

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。

文档

LeNet5-MNIST-PyTorch - PyTorch实现LeNet-5识别MNIST数据集

GithubLeNet-5MNISTPyTorch图像识别开源项目深度学习

这是一个开源深度学习项目，使用PyTorch实现LeNet-5卷积神经网络识别MNIST数据集。项目采用MaxPooling和ReLU，测试集精度达99%。包含完整代码实现，涵盖数据处理、模型训练和评估。适合深度学习初学者学习卷积神经网络基础知识。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2：精准高效的图像分类模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器

ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力，通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练，并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量，支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用，支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。

distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成

DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率

DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。

nncf - Neural Network Compression Framework：高效神经网络推理压缩算法

GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目

Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法，用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理，保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型，并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合，支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。

keras-tcn - 强化长记忆能力的时序卷积网络

GRUGithubKeras TCNLSTMTemporal Convolutional NetworkTensorFlow开源项目

该项目介绍了时序卷积网络（TCN）如何在长时间序列数据中替代LSTM/GRU并表现出更优异的性能。TCN提供更长的记忆能力、更稳定的梯度，同时支持并行处理和灵活的感受野。这些特性在人脸识别、添加任务、复制记忆任务和语言模型等任务中表现突出。用户可以通过本项目配置和运行TCN模型，探索其在不同任务中的应用潜力。

nest_base_jx.goog_in1k - NesT模型：高精度图像分类的嵌套层次Transformer架构

GithubHuggingfaceImageNetNesT图像分类开源项目模型深度学习神经网络

NesT (Nested Hierarchical Transformer) 是一种创新的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有6770万参数，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。NesT模型在JAX中原始训练，后被移植到PyTorch，展现出优秀的准确性、数据效率和可解释性，为计算机视觉领域提供了新的研究方向。

mobilenetv4_conv_medium.e500_r256_in1k - MobileNet-V4中档卷积模型：在保持较低参数量的同时提高图像分类效率

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-V4timm图像分类开源项目模型特征提取

介绍了在ImageNet-1k数据集上训练的MobileNet-V4图像分类模型，其在维持高效分类精度的同时，降低了参数和计算量。模型支持特征提取和图像嵌入等应用场景，并与同类模型进行了广泛比较，适用于移动设备上的高效图像处理。

mobilenet_v1_0.75_192 - 移动设备优化的轻量级卷积神经网络

GithubHuggingfaceMobileNet V1图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

MobileNet V1是一款为移动设备优化的轻量级卷积神经网络，在ImageNet-1k数据集上以192x192分辨率预训练。该模型在延迟、大小和准确性间实现平衡，适用于图像分类、物体检测等多种视觉任务。通过Hugging Face框架，用户可轻松使用此支持PyTorch的模型进行1000类ImageNet图像分类。MobileNet V1以其高效性能，为移动设备上的计算机视觉应用提供了实用解决方案。

ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案

GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取

VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型，含高效计算和低能耗优点，并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络，支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库，用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案，提高了准确度和应用多样性。

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。

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