gmlp_s16_224.ra3_in1k

gMLP架构的ImageNet-1k图像分类模型

ImageNet 模型图像分类 Github timm 深度学习模型 gMLP 开源项目 Huggingface

gmlp_s16_224.ra3_in1k是一个基于gMLP架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型在timm库中实现，参数量为1940万，计算量为4.4 GMACs，适用于224x224像素的图像输入。模型可用于图像分类和特征提取，支持top-5预测和图像嵌入生成。这一模型源自'Pay Attention to MLPs'研究，为计算机视觉领域提供了一种高效的MLP架构方案。

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Huggingface

介绍相关项目

inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型

ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型，融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核，该模型在速度和准确率方面取得了平衡，达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上，InceptionNeXt展现出卓越性能，推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型，适用于不同的应用场景。

VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调

VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术

GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导

MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导，使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作，MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。

GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型

GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉

GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

imgclsmob - 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

GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning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。

AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现

GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习

AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。

image-gpt - 支持多数据集的生成预训练模型

CIFAR10Fashion-MNISTGithubImage GPTPyTorch开源项目生成式预训练

Image GPT是一个基于生成像素预训练模型（Generative Pretraining from Pixels）的PyTorch实现，支持多种预训练模型和数据集。该项目允许下载预训练模型、量化图像、进行生成预训练和分类微调。它还具有BERT风格的预训练、支持加载OpenAI预训练模型等功能。目前，使用单个NVIDIA 2070 GPU可在Fashion-MNIST上实现高效训练，简化了多种图像数据集上的生成模型训练和应用流程。

rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型

GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目

该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml，支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理，主要针对CPU使用，同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构，只需前一步状态计算logits，适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载，适用于高质量和高性能需求的场景。

metaformer - 一系列视觉基线模型

CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目

MetaFormer项目推出多款视觉基线模型，包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色，根据不同的token mixer架构，如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制，在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer，在无外部数据或蒸馏的条件下，达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中，方便应用和扩展。

rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎

CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化

rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎，广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务，并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术，支持多种权重格式和多模态输入处理，跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端，优化了动态批处理功能，提高了用户的使用和体验效率。

项目侧边栏1

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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