convnext_tiny.in12k

ConvNeXt架构图像分类模型适用于多种视觉任务

模型图像分类 ImageNet-12k 模型比较 Github timm ConvNeXt Huggingface 开源项目

convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。

文档

NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术

GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型

NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。

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。

nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型

GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率

NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型，专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB（INT8）或1.8MB（FP16），在ARM CPU上实现97fps检测速度，精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好，GPU内存占用低，支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端，提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP，支持多种分辨率和配置，满足不同场景需求。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子，通过优化空间聚合和内存访问

DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉

DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。

LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型

LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

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。

Efficient-AI-Backbones - 领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发

AI模型GithubNeurIPSTransformer华为开源项目机器学习热门

Efficient-AI-Backbones 项目涵盖了由华为诺亚方舟实验室研发的一系列先进的人工智能模型，包括 GhostNet, TNT, AugViT, WaveMLP, 和 ViG 等。这些模型通过创新的结构设计和优化，有效提升了计算效率和性能，广泛应用于各种智能处理任务。最新发布的 ParameterNet 在 CVPR 2024 会议上被接受，展现了华为在人工智能技术领域的持续领先。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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