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将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库

TensorFlow图像模型预训练权重机器学习深度学习Github开源项目

tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。

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介绍相关项目
ai-reference-models - 提供在Intel硬件上运行的优化深度学习模型资源
GithubIntel AI Reference ModelsIntel Xeon ScalableTransformer优化开源项目深度学习
该存储库含有预训练模型、示例脚本、最佳实践和详细教程，针对优化机器学习模型在Intel® Xeon® 可扩展处理器和Intel® 数据中心GPU上的表现。文档涵盖了使用TensorFlow和PyTorch进行推理与训练的详细步骤，并提供了针对Sapphire Rapids和Intel® Data Center GPU Flex及Max系列的性能优化指南，展示了在最佳硬件配置下的AI性能。
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。
deit-base-patch16-224 - DeiT高效视觉Transformer 创新图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习
DeiT是一种高效训练的视觉Transformer模型,在ImageNet-1k数据集上预训练和微调。采用创新的数据高效方法,以较少计算资源实现出色图像分类性能。支持224x224分辨率输入,Top-1准确率达81.8%。可直接用于图像分类或作为下游视觉任务的特征提取器。该模型在保持ViT架构优势的同时,显著提高了训练效率和分类精度。
keras_cv_attention_models - 深度学习模型和使用指南
GithubKeras_cv_attention_modelsPyTorchTensorFlow开源项目模型训练
该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。
mobilenet_v2_1.0_224 - 轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet V2图像分类开源项目模型神经网络计算机视觉
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。
tokenizer_titok_s128_imagenet - 基于PytorchModelHubMixin的开源图像标记化模型
GithubHugging FaceHuggingfacePytorchModelHubMixin图像标记化开源项目机器学习模型模型深度学习
tokenizer_titok_s128_imagenet是一个开源的图像标记化模型，基于Apache-2.0许可。该项目利用PytorchModelHubMixin技术与Hugging Face模型库集成，专注于图像tokenization。它支持PyTorch模型hub功能，为图像处理研究和开发提供了实用工具。项目源码托管于GitHub的1d-tokenizer仓库。
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。
hailo_model_zoo - 面向多AI任务的深度学习预训练模型集合
GithubHailo Model ZooHailo硬件开源项目模型优化深度学习预训练模型
Hailo模型库提供针对分类、检测和分割等AI任务的预训练深度学习模型。用户可测量模型的全精度和量化精度,并生成用于Hailo硬件加速的HEF文件。该库还包含自定义数据集重训练指南和特定用例模型。支持快速上手、性能评估及Hailo硬件部署,助力高效AI应用开发。
deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer
DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术，拥有2210万参数，适用于224x224像素图像输入。除图像分类外，它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重，便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。
deit_tiny_patch16_224.fb_in1k - 高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetTransformertimm图像分类开源项目模型
DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练，通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs，适用于224x224像素图像，可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持，易于集成，是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。
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