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MobileNet-v3大规模图像分类与特征提取模型

该模型为MobileNet-v3图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集在Tensorflow上训练,并由Ross Wightman移植至PyTorch实现。使用224x224图像,拥有4.0百万参数和0.2 GMACs的效率。提供代码示例,帮助实现图像分类、特征提取和图像嵌入。更详细的比较信息可于timm项目页面查阅。

mmsegmentation - 高效的PyTorch语义分割工具箱与新特性介绍
GithubMMSegmentationOpenMMLabPyTorchv1.0.0开源项目语义分割
MMSegmentation是基于PyTorch的开源语义分割框架,提供模块化设计和统一基准,支持多种算法。最新v1.2.0版本新增开放词汇语义分割和单目深度估计功能,提升训练效率和快速部署体验。
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。
clip-vit-large-patch14 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态匹配
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型,结合ViT-L/14和Transformer架构。通过对比学习,CLIP能够实现零样本图像分类和跨模态匹配。虽然在多项计算机视觉任务中表现优异,但在细粒度分类等方面仍有局限。该模型主要供研究人员探索视觉模型的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。CLIP的数据来源广泛,但可能存在偏见,使用时需谨慎评估。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
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。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
MoritzLaurer-roberta-base-zeroshot-v2.0-c-onnx - ONNX格式的零样本分类基础模型
GithubHugging FaceHuggingfaceONNX开源项目模型转换
该项目将MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型转成ONNX格式,旨在增强推理性能和部署灵活性,借助Hugging Face的Optimum库进行转换。适用于多任务快速处理的应用场景,在零样本分类中,无需大量手动标注数据,便可实现有效的文本分类,适合各类语言处理任务。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型,将多种视觉数据转化为视觉句子,并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法,无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示,LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU,为大规模视觉模型学习提供新方法。
moco - 基于动量对比的无监督视觉表示学习
GithubImageNetMoCoResNet-50对比学习开源项目无监督视觉表示学习
MoCo是一种创新的无监督视觉表示学习方法,利用动量对比在大规模未标注数据上进行预训练。该方法在ImageNet数据集上训练ResNet-50模型,无需标注即可学习出高质量的视觉特征。MoCo v2版本在原基础上进一步优化,线性分类准确率达67.5%。项目开源了PyTorch实现,支持分布式训练,并提供预训练权重。
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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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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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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SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

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美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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