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lcnn

高效的端到端线框解析神经网络

L-CNN是一种用于图像线框检测的高效神经网络。该项目在GitHub上开源了完整的PyTorch实现,包含数据处理、模型训练和评估等模块。L-CNN在多项定量指标上超越了现有方法,为线框解析领域提供了新的基准。项目还提供了预训练模型,方便研究者进行复现和进一步开发。

detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题,在COCO数据集上达到42 AP的性能表现,同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构,实现了图像的高效并行处理,大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型,便于研究人员进行深入探索和实际应用。
keras-tcn - 强化长记忆能力的时序卷积网络
GRUGithubKeras TCNLSTMTemporal Convolutional NetworkTensorFlow开源项目
该项目介绍了时序卷积网络(TCN)如何在长时间序列数据中替代LSTM/GRU并表现出更优异的性能。TCN提供更长的记忆能力、更稳定的梯度,同时支持并行处理和灵活的感受野。这些特性在人脸识别、添加任务、复制记忆任务和语言模型等任务中表现突出。用户可以通过本项目配置和运行TCN模型,探索其在不同任务中的应用潜力。
CLIP-ImageSearch-NCNN - 利用CLIP快速进行手机相册中的自然语言图像搜索
CLIPGithubncnn图片搜索开源项目模型自然语言检索
CLIP-ImageSearch-NCNN项目在移动设备和x86平台上使用CLIP模型实现了自然语言图像检索功能。通过图像和文本特征提取,支持以图搜图、以字搜图等多种搜索方式,提供高效的图像搜索体验。项目包含适用于Android和x86平台的demo,利用ncnn进行部署,广泛适用于手机相册等图像搜索应用。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎,兼容各种ONNX模型,并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能,并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型,如LLaMA、ChatGLM和Baichuan,并提供详细的构建和集成指南。
dl_note - 深度学习全栈指南 从计算机视觉到大语言模型
GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络
dl_note项目是一个综合性深度学习资源库,涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用,提供详细代码解析和实战经验,适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
LaneGCN - 基于车道图表示的车辆运动预测方法
GithubLaneGCN开源项目自动驾驶计算机视觉车道图表示运动预测
LaneGCN是一种基于车道图表示的车辆运动预测方法。该方法利用图卷积网络处理复杂道路拓扑,提高了预测准确性。LaneGCN在Argoverse运动预测竞赛中取得第一名,显示了其在自动驾驶领域的应用潜力。项目提供了开源代码和预训练模型,便于研究人员进行复现和深入研究。
tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
基于EfficientNet架构开发的图像分类模型,采用Noisy Student半监督学习方法,结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入,包含4.8亿参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署,适用于各类图像识别任务。
yolov10n - YOLOv10n:实时对象检测的创新技术
COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉
YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展,结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理,保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用,提供了快速的目标物体检测及识别功能,支持优化模型上传至相关平台,提升模型精度与效率。
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