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深度学习卷积网络的研究与实现，涵盖多种框架和预训练模型

deep learning computer vision MXNet PyTorch TensorFlow Github 开源项目

此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究，包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现，支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包，模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集，能够自动加载预训练权重。

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介绍相关项目

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目涵盖计算机视觉到优化算法

Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉

该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。

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。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目

本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

Deep-Learning-in-Production - 将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境的介绍

C++GithubPyTorchTensorFlow开源项目深度学习部署

项目详细介绍了如何将PyTorch、TensorFlow、Keras和MXNet等深度学习模型部署至生产环境，包括模型转换、API集成、服务器运作及跨框架策略。这一资源库提供实际细节和案例，帮助开发者全面了解部署流程，并通过Flask、C++、Go等多种技术实现模型应用。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

mobilenetv3_small_100.lamb_in1k - MobileNetV3小型模型：轻量级移动设备图像分类方案

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取

MobileNetV3小型模型是一款基于timm库在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它采用LAMB优化器和EMA权重平均技术，具有2.5M参数和0.1 GMACs的低计算量。该模型支持224x224像素输入，可用于图像分类、特征提取和嵌入生成，适合在移动设备上部署高效的视觉识别应用。

Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用

GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉

Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。

Mamba-in-CV - Mamba模型在计算机视觉领域的最新应用概览

GithubMamba图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

本项目整理了近期Mamba模型在计算机视觉领域的研究论文，涵盖分类、检测、分割、增强等多项CV任务。内容展示了Mamba在视觉应用中的潜力，并持续更新，为研究者提供了解该领域最新进展的便捷渠道。

mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2：高效的移动视觉变换器图像分类解决方案

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取

MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型，利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练，该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC，支持256x256图像输入。借助timm库，模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。

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