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MobileSAM

高效轻量化图像分割模型,适用于移动设备

MobileSAM是一种轻量级图像分割模型,专为移动应用优化。它保持了与原始SAM相当的性能,同时大幅减少了模型参数和推理时间。通过将ViT-H编码器替换为TinyViT,MobileSAM将参数量从615M降至9.66M,推理速度从456ms提升至12ms。该项目提供完整的训练和使用文档,支持ONNX导出,可轻松集成到现有SAM项目中。

mobilenet_v2_1.0_224 - 轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet V2图像分类开源项目模型神经网络计算机视觉
MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型,在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称,适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置,在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外,它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务,为移动端应用提供了versatile的解决方案。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
mobilenetv4_conv_medium.e500_r256_in1k - MobileNet-V4中档卷积模型:在保持较低参数量的同时提高图像分类效率
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-V4timm图像分类开源项目模型特征提取
介绍了在ImageNet-1k数据集上训练的MobileNet-V4图像分类模型,其在维持高效分类精度的同时,降低了参数和计算量。模型支持特征提取和图像嵌入等应用场景,并与同类模型进行了广泛比较,适用于移动设备上的高效图像处理。
MobileVLM-1.7B - 移动设备优化的高效多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceMobileVLM多模态开源项目性能评估模型模型推理移动设备
MobileVLM-1.7B是一种专为移动设备设计的多模态视觉语言模型,通过多种优化技术实现高效推理,支持跨模态交互。该模型在标准基准测试中表现出色,并经过CLIP方式的预训练。在Qualcomm Snapdragon 888和NVIDIA Jeston Orin设备上的处理速度分别为每秒21.5个和65.3个令牌。
clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权
基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型,采用紧凑架构设计,具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景,可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。
panoptic-segment-anything - 零样本全景分割融合SAM、Grounding DINO和CLIPSeg的创新方法
CLIPSegGithubGrounding DINOSAM实例分割开源项目零样本全景分割
panoptic-segment-anything项目提出了一种创新的零样本全景分割方法。该方法巧妙结合Segment Anything Model (SAM)、Grounding DINO和CLIPSeg三个模型,克服了SAM在文本感知和语义分割方面的局限性。项目提供Colab notebook和Hugging Face Spaces上的Gradio演示,方便用户体验这一pipeline。此外,预测结果可上传至Segments.ai进行微调,为计算机视觉研究开辟了新的可能性。
mobilenetv3_large_100.miil_in21k_ft_in1k - MobileNet-v3图像分类模型结合大规模和标准数据集优势
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNet-v3是一款轻量级图像分类模型,由阿里巴巴MIIL团队在ImageNet-21k-P上预训练并在ImageNet-1k上微调。模型参数仅5.5M,适合资源受限设备。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入,为视觉任务提供基础。该模型结合了大规模和标准数据集的优势,在保持高效性的同时提升了性能。
SLiMe - 基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法
GithubPyTorchSLiMeStable Diffusion图像分割开源项目深度学习
SLiMe是一种基于Stable Diffusion的单样本图像分割方法,通过单个训练样本实现准确分割。项目提供PyTorch实现,包含训练、测试和数据处理指南。SLiMe在PASCAL-Part和CelebAMask-HQ数据集上表现优异,为图像分割研究提供新思路。项目开源代码,支持自定义数据集训练和测试。SLiMe采用图像分块处理技术,提高分割精度。研究者可基于此探索更多单样本学习应用场景。
ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM - YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现,提供高效的对象检测与实例分割功能
ComfyUIEfficientSAMGithubYOLO-World实例分割对象检测开源项目
该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM,通过融合这两个模型,提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能,支持指定蒙版单独输出,可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型,提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项,以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南,使用户能够轻松上手,体验高效的图像处理能力。
smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术,包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例,展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型,以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度,使模型更好地适应各种硬件环境。
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