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PyTorch-Encoding

基于PyTorch的高效深度学习编码网络

PyTorch-Encoding由Hang Zhang创建,提供了详细的安装和使用说明,包含图像分类和语义分割模型。项目集成了ResNeSt和Deep TEN等编码网络,在ADE20K和PASCAL Context等数据集上取得了出色表现。其高效的上下文编码方法为深度学习提供了新的解决方案,是计算机视觉领域的重要工具。

CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库
CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台
CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。
efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版:适用于图像分类与特征提取的高效模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略,经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调,适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术,提供高效的图像分类解决方案。
torch-conv-kan - 引入基于Kolmogorov-Arnold表示理论的高效卷积神经网络
CUDAConvolutional layersGithubKolmogorov-Arnold NetworksPyTorchTorchConv KAN开源项目
项目展示了使用PyTorch和CUDA加速的Kolmogorov-Arnold网络(KAN)模型的训练、验证和量化,支持MNIST、CIFAR、TinyImagenet和Imagenet1k数据集的性能评估。当前项目持续开发,已发布涉及ResNet、VGG、DenseNet、U-net等架构的新模型和预训练权重,适用于医疗图像分割和高效卷积神经网络的进一步研究和优化。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验,支持学术设置下的分类问题,且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导,适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
xflux_text_encoders - Google T5模型文本编码器权重用于大规模NLP任务
GithubHuggingfaceT5模型pytorchtransformers开源项目文本编码器模型自然语言处理
xflux_text_encoders项目提供来自Google T5-v1_1-xxl模型的文本编码器权重。这些权重适用于大规模自然语言处理任务,支持英语。项目基于Apache 2.0许可,使用PyTorch和Transformers库实现。开发者可将其集成到现有NLP管道中,用于文本到文本的生成任务。
tf_efficientnet_b7.ns_jft_in1k - EfficientNet B7图像分类模型 基于Noisy Student半监督学习
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型模型卡
模型采用EfficientNet B7架构,结合Noisy Student半监督学习,在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。参数量66.3M,输入图像尺寸600x600,支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成。已从TensorFlow移植至PyTorch,可应用于高精度图像识别任务。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
segformer-b3-finetuned-ade-512-512 - 改进版SegFormer模型,提升语义分割精度与效率
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformers图像分割开源项目模型语义分割
SegFormer在ADE20k数据集上微调后,在高分辨率下展现出卓越的语义分割能力。它结合了层次Transformer编码器和轻便MLP解码器,通过ImageNet-1k预训练和后续微调,适合多样化的图像分割应用,提供多种版本以匹配不同需求。
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k - EfficientNet变体用于图像分类与特征提取
EfficientNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取神经网络迁移学习
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k模型基于EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。拥有520万参数,0.4 GMAC,支持224x224图像输入。这一轻量级模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉应用提供高效且多功能的解决方案。
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