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YOLOv5-Lite

轻量级高性能目标检测模型的优化与部署

YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数,并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果,展示在多种硬件平台上的性能,并包含详细的教程和下载链接。

BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案
BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化
本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署,支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子,BEVFormer base模型推理速度提升4倍,模型大小减少90%,GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试,展示不同配置下的精度和速度表现。
efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_lite0.ra_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,仅有4.7M参数和0.4 GMACs,适合资源受限环境。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,通过timm库实现,提供简洁API接口,便于快速部署。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具,支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化,适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型,涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务,满足多场景、多硬件、多平台的需求。
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题,并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外,项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源,为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
inference - 简化了计算机视觉模型的部署的开源平台
GithubRoboflow InferenceYOLOv8开源平台开源项目模型部署计算机视觉
Roboflow Inference 是一个开源平台,简化了计算机视觉模型的部署。通过 Python 原生包、自托管推理服务器或托管的 API,开发者可以执行对象检测、分类和实例分割,并使用基础模型如 CLIP、Segment Anything 和 YOLO-World。平台提供了高级功能,如服务器部署、设备管理和主动学习。支持 GPU 加速环境,并提供详尽的文档和教程,帮助用户充分利用 Inference 包的功能。
Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调
项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本,便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理,内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码,便可获得加速至最高3.9倍的微调模型,支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程,适用于文本生成和对话模板。
yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现
GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型
该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割,借助PyTorch以提高分析准确性,mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测,适合高精度建筑物分割的应用需求。
llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
mobilenetv3_small_050.lamb_in1k - 探索资源有效利用的MobileNet-v3图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该项目展示了在ImageNet-1k上训练的MobileNet-v3图像分类模型,强调其在资源受限环境中的适用性。使用LAMB优化器和EMA权重平均化,该模型参照ResNet Strikes Back设计,通过简化预处理流程,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种深度学习任务,增强模型性能。
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