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。

mobilenetv2_100.ra_in1k - 轻量级CNN模型实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV2timm图像分类开源项目模型特征提取

MobileNetV2是为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量级卷积神经网络。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，采用RandAugment数据增强和EMA权重平均技术。MobileNetV2在低计算复杂度下实现了高效的图像分类和特征提取。通过timm库，开发者可以便捷地加载预训练模型，实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。

sherpa-ncnn - 轻量级多平台实时语音识别工具

AndroidGithubsherpa-ncnn多平台实时开源项目语音识别

sherpa-ncnn 是一个开源的实时语音识别项目，支持 Linux、macOS、Windows 及嵌入式设备。基于 ncnn 框架开发，无需依赖 PyTorch，具有轻量化和高效性特点。项目提供详细文档、演示视频和 Android 应用开发指南。支持多语言识别和背景噪音处理，适用于各种语音识别应用场景。

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。

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。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型

该项目介绍了ControlNet神经网络结构，通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型，适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习，且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点，涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测，丰富了大规模扩散模型的控制方式，有助于推进相关应用的发展，最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。

efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析

EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取

EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型，采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练，具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现，支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。

ComfyUI_stable_fast - 整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率

AI绘图ComfyUIGithubTensorRTstable-fast开源项目性能优化

ComfyUI_stable_fast是一个实验性项目，整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率。该项目支持SD1.5、SDXL和SSD-1B等主流模型，兼容Lora和ControlNet功能。通过性能优化和灵活配置，用户可根据硬件条件选择最佳运行方式，实现更快速的AI图像生成。

accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合

Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器

accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。

fbnetc_100.rmsp_in1k - FBNetC-100：轻量级移动设备图像分类模型

FBNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索

fbnetc_100.rmsp_in1k是基于FBNet架构的轻量级图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有5.6M参数和0.4 GMACs，适用于224x224图像输入，专为移动设备优化。通过timm库，可轻松实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率，平衡了性能和效率。

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