resnet10t.c3_in1k

使用ResNet-T技术的先进图像分类模型

图像分类 Image Embeddings Huggingface ImageNet Github 开源项目模型 ResNet-T 提取特征图

ResNet-T模型结合ReLU激活和分层结构的3x3卷积和池化，实现高效的图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过SGD优化和Cosine学习率调度，具备出色的分类和特征提取能力，适用于多种应用场景。

image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本

GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目

本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。

HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络

GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互

HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族，专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型，如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B，广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异，是计算机视觉研究中的重要工具。

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。

3D-ResNets-PyTorch - 用于动作识别的 3D ResNets

3D ResNetsAction RecognitionGithubPyTorchSpatiotemporal 3D CNNs开源项目预训练模型

该项目提供基于PyTorch的3D ResNet代码，适用于动作识别，支持Kinetics和Moments in Time等数据集。项目包含训练、微调和测试脚本，并提供预训练模型，支持最新的PyTorch版本和分布式训练。用户可使用详细脚本进行数据准备和模型评估，适合研究与应用。

facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型

FaceNet，一个基于TensorFlow的开源面部识别项目，采用最新的深度学习技术和数据集（如CASIA-WebFace和VGGFace2）开发。其准确率可达99.65%，并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具

GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络

为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络

GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像

本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架，称为逆显著性金字塔重构网络（InSPyReNet）。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测，并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明，InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现，支持多GPU训练，且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。

tt-metal - Python与C++神经网络运算库

GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络

TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能，支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型，能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型，及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型，能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型，提供丰富的开发指导和API参考，有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。

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