mcunet

面向微控制器的深度学习框架

MCUNet 物联网设备深度学习微控制器 TinyEngine Github 开源项目

MCUNet是面向微控制器的系统-算法协同设计框架，包含TinyNAS和TinyEngine两大核心组件。该框架在严格内存限制下提升深度学习性能，相比现有方案推理速度提高1.5-3倍，内存占用降低2.7-4.8倍。MCUNet为IoT应用提供高效深度学习基础设施，推动边缘AI发展。

tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取

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

tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs，适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入，在资源受限环境中表现出色。通过timm库，开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时，为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。

emlearn - 微控制器与嵌入式系统的便携机器学习工具

GithubMicroPythonScikit-learnemlearn嵌入式系统开源项目机器学习

emlearn是一款为微控制器和嵌入式系统设计的便携高效的机器学习工具。通过Python训练模型后，可生成C99代码用于设备推断。支持包括AVR Atmega、ESP8266、ARM Cortex M等多个平台，无需动态分配或libc依赖，可直接与Python整合，通过scikit-learn或Keras训练并生成可嵌入C语言代码。

nn-Meter - 准确预测深度神经网络边缘设备推理延迟的系统

Githubnn-Meter延迟预测开源项目深度学习神经网络边缘计算

nn-Meter是一个用于预测深度神经网络模型在边缘设备上推理延迟的系统。其核心是将模型推理分解为内核级别进行预测。系统在26000个模型的数据集上评估了4个主流平台,在移动CPU、GPU和VPU上达到较高预测精度。无需部署即可预测延迟,可用于硬件感知的神经架构搜索,并支持构建自定义设备的延迟预测器。

armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎

AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习

Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。

tiny-engine - 灵活定制的低代码平台开发工具

AI应用GithubTinyEngine低代码平台前端开发开源项目跨端组件

TinyEngine是一个开源的低代码平台开发工具，支持跨端跨框架前端组件。它允许在线实时构建、二次开发或集成低代码平台功能，可直接生成部署源代码。TinyEngine支持接入第三方组件和自定义扩展插件，实现高代码和低代码的混合开发。该工具还集成AI大模型能力，提高应用开发效率。

tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析

GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取

TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型，通过调整分辨率、深度和宽度，在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M，并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，可用于多种图像处理场景。同时，通过timm库探索其指标表现，更深入了解其在神经信息处理中的应用。

neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库

GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化

Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。

TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架

GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台

TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。

XNNPACK - 多平台优化的神经网络推理引擎支持移动和嵌入式系统

GithubXNNPACK开源项目深度学习框架神经网络推理移动平台优化算子支持

XNNPACK是一个用于加速高级机器学习框架的神经网络推理引擎。它支持ARM、x86、WebAssembly和RISC-V等多种平台，提供低级性能原语，优化TensorFlow Lite、PyTorch等框架的运行效率。XNNPACK实现了丰富的神经网络操作符，在移动设备和嵌入式系统上表现出色，能高效运行各代MobileNet模型。在Pixel 3a上，XNNPACK能在44毫秒内完成FP32 MobileNet v3 Large的单线程推理，展现了其卓越的性能。

micrograd - 轻量级自动梯度引擎实现神经网络核心训练

Githubmicrograd反向传播开源项目机器学习神经网络自动梯度

micrograd是一个轻量级自动梯度引擎，实现反向传播算法，为神经网络训练提供核心功能。项目基于karpathy/micrograd，并针对LLM101n模块进行了优化。包含自动梯度引擎、简单神经网络和训练循环，致力于提供直观的神经网络训练可视化。后续将开发交互式Web演示，支持实时数据点调整和网络响应观察。

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