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。

DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络

CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型

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。

ICCV2023-MCNET - 基于隐式身份表示的说话头视频生成方法

GithubMCNettalking head开源项目深度学习视频生成计算机视觉

MCNet是一种新型说话头视频生成方法，在ICCV 2023上发表。该方法利用隐式身份表示和记忆补偿网络，生成高质量、自然的说话头视频。MCNet能够保持身份一致性，同时生成逼真、富有表现力的面部动画。项目开源了代码实现和预训练模型，为研究者提供了探索和应用的基础。

CNTK - 深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN

CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络

CNTK，微软的开源深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能，简化开发和训练流程，并完美支持ONNX，兼容多种AI框架。

x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架

GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。

ONE - 跨平台设备内神经网络推理引擎

GithubONESamsung开源项目神经网络推理框架设备端AI

ONE (On-device Neural Engine) 是一个开源的高性能神经网络推理框架，专为设备端部署而设计。它能在CPU、GPU、DSP和NPU等多种处理器上执行神经网络模型推理。ONE基于Linux内核，兼容Ubuntu、Tizen和Android等操作系统，并提供统一的编译器工具链，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架训练的模型。

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构

CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。

compute-engine - 优化极度量化神经网络推理的高性能引擎

GithubLarq Compute EngineTensorFlow Lite二值化神经网络开源项目神经网络移动平台

Larq Compute Engine是专为极度量化神经网络设计的推理引擎。它支持多种移动平台，提供优化的TensorFlow Lite自定义运算符。通过平铺、矢量化和多线程并行化技术，该引擎提高了缓存命中率、计算吞吐量和多核CPU性能。它与Larq和TensorFlow集成，实现从训练到部署的流畅过程，并兼容Larq Zoo的预训练BNN模型。

TIM-VX - 神经网络加速部署框架支持多种AI硬件

GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络

TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架，支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能，可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程，适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。

ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割

ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。

Efficient-Deep-Learning - 深度神经网络压缩和加速方法综述

Github开源项目权重量化模型加速知识蒸馏神经网络压缩网络剪枝

此项目汇总了深度神经网络压缩和加速的多种方法,涵盖神经架构设计、剪枝、量化、矩阵分解和知识蒸馏等技术。重点介绍了剪枝(含彩票假设)、知识蒸馏和量化等领域的研究进展,并提供了大量相关论文摘要。项目还收录了初始化剪枝和高效视觉Transformer等相关资源,为该领域的研究和开发提供了全面参考。

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