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MobileNet-v3大规模图像分类与特征提取模型

开源项目模型GithubHuggingfaceMobileNetV3深度学习ImageNet-1k图像分类特征图提取

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。

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介绍相关项目
llama.onnx - LLaMa和RWKV模型的ONNX实现及独立演示，支持多设备部署
GithubLLaMaRWKVonnx模型开源项目推理量化
此项目提供LLaMa-7B和RWKV-400M的ONNX模型与独立演示，无需torch或transformers，适用于2GB内存设备。项目包括内存池支持、温度与topk logits调整，并提供导出混合精度和TVM转换的详细步骤，适用于嵌入式设备和分布式系统的大语言模型部署和推理。
pytorch-widedeep - 基于PyTorch的多模式深度学习工具包，结合表格、文本和图像数据
Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据
pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目，专为多模式数据集设计，支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持，如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。
yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。
MultiModal_BigModels_Survey - 大规模多模态预训练模型综合调研
Github人工智能多模态预训练模型大规模模型开源项目深度学习综述
这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。
vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络
vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法，可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中，vit-base-patch16-224展现出较好的性能，为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。
pytorch-cifar100 - 使用PyTorch高效训练和测试CIFAR-100数据集
GithubPytorchcifar100卷积神经网络开源项目模型训练网络架构
pytorch-cifar100项目提供了一套完整的训练和测试框架，使得使用者能在CIFAR-100数据集上通过多种网络架构实施图像识别。支持的网络包括VGG, ResNet, DenseNet等多种深度学习模型，并详细记录每种模型的错误率。项目还包括自定义数据集模块的示例代码，供不熟悉数据处理的用户参考。项目提供了清晰的代码，便于使用者根据需求调整模型训练与测试。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。
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