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灵活的计算机视觉模型训练库

CVNets计算机视觉模型训练对象检测图像分类Github开源项目

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

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介绍相关项目
VanillaNet - 高效简约的深度学习神经网络架构
GithubVanillaNet开源项目模型效率深度学习神经网络计算机视觉
VanillaNet是一种创新的神经网络架构，专注于简洁性和效率。它摒弃了复杂的快捷连接和注意力机制，仅使用较少的层数就能保持出色的性能。该项目展示了精简架构也能实现有效结果，为计算机视觉领域开辟了新路径，挑战了基础模型的现状。与主流模型相比，VanillaNet在保持相当性能的同时，具有更少的层数和更快的推理速度。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型，经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch，并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下，实现了高效性能与计算资源节约，适合作为多种视觉任务的解决方案。
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。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
ppl.cv - 跨平台图像处理库 专为深度学习优化
GithubOpenCVppl.cv图像处理开源项目深度学习高性能
ppl.cv是一款轻量级可定制的图像处理框架，针对深度学习应用优化设计。支持x86、CUDA、aarch64、RISC-V和OpenCL等多个平台，实现了算术运算、色彩空间转换、直方图等常用图像算法的高性能版本。该项目追求极致性能，功能与OpenCV对齐，同时保持独立性，便于开发和部署。
MogaNet - 多阶门控聚合网络在计算机视觉领域的创新应用
GithubMogaNet人体姿态估计图像分类开源项目目标检测视频预测语义分割
MogaNet是一种创新的卷积神经网络架构,采用多阶门控聚合机制实现高效的上下文信息挖掘。这一设计在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了模型性能。MogaNet在图像分类、目标检测、语义分割等多项计算机视觉任务中展现出优异的可扩展性和效率,达到了与当前最先进模型相当的水平。该项目开源了PyTorch实现代码和预训练模型,便于研究者进行进一步探索和应用。
mcunet - 面向微控制器的深度学习框架
GithubMCUNetTinyEngine开源项目微控制器深度学习物联网设备
MCUNet是面向微控制器的系统-算法协同设计框架，包含TinyNAS和TinyEngine两大核心组件。该框架在严格内存限制下提升深度学习性能，相比现有方案推理速度提高1.5-3倍，内存占用降低2.7-4.8倍。MCUNet为IoT应用提供高效深度学习基础设施，推动边缘AI发展。
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。
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。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
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