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融合现代设计的高性能图像分类卷积神经网络

ConvNeXT是一种创新的纯卷积神经网络模型,结合了ResNet的现代化设计和Swin Transformer的先进理念。该模型在ImageNet-22k数据集上进行了大规模预训练,并在ImageNet-1k上以384x384分辨率精细调优,展现出卓越的图像分类性能。ConvNeXT不仅适用于各类计算机视觉任务,还凸显了传统卷积网络在当代人工智能领域的持续价值和潜力。

Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络,包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等,兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程,适合科研和实际应用,提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重,帮助开发者高效部署与测试。
DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子,通过优化空间聚合和内存访问
DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉
DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。
VNext - 高级视频实例分割框架,支持在线和离线模式
GithubIDOLInstMoveSeqFormerVNext开源项目视频实例分割
VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架,提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
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。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
xlnet - 无监督语言表示学习新方法
GithubSOTATransformer-XLXLNet开源项目情感分析问答系统
XLNet是一种基于广义置换语言建模的新型无监督语言表示学习方法,采用Transformer-XL作为骨干模型,适用于长上下文的语言任务。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析和文档排名等多个下游任务中表现优异,超越了BERT,取得了多项任务的最新最佳结果。
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。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
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