moco

基于动量对比的无监督视觉表示学习

MoCo 无监督视觉表示学习对比学习 ResNet-50 ImageNet Github 开源项目

MoCo是一种创新的无监督视觉表示学习方法,利用动量对比在大规模未标注数据上进行预训练。该方法在ImageNet数据集上训练ResNet-50模型,无需标注即可学习出高质量的视觉特征。MoCo v2版本在原基础上进一步优化,线性分类准确率达67.5%。项目开源了PyTorch实现,支持分布式训练,并提供预训练权重。

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介绍相关项目

MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法

GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习

MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术，利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务，并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置，满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码，便于快速应用。

RevCol - 多任务计算机视觉的新型架构

GithubRevCol图像分类开源项目目标检测计算机视觉语义分割

RevCol是一种新型神经网络架构，采用多个子网络（列）通过多层可逆连接组成。作为基础模型骨干，RevCol适用于图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务。该架构在ImageNet等基准测试中表现优异，项目提供了训练和评估代码，以及多个数据集上的预训练模型权重，方便研究人员进行进一步探索。

Awesome-MIM - 掩码图像建模在自监督表示学习中的应用与发展

GithubMasked Image ModelingTransformer开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

该项目汇总了掩码图像建模（MIM）及相关的自监督学习方法。涵盖了从2008年以来的主要自监督学习研究，并展示了其在自然语言处理和计算机视觉领域的发展历程和关键节点。所有内容按时间顺序排列并定期更新，包括相关论文、代码和框架的详细信息，旨在帮助研究者深入理解和应用MIM方法。欢迎贡献相关文献或修正建议。

llama-moe - 专家混合模型，支持持续预训练

GithubLLaMALLaMA-MoEMoESheared LLaMASlimPajama开源项目

LLaMA-MoE是基于LLaMA和SlimPajama的开源专家混合模型。通过将LLaMA的FFN划分为稀疏专家并加入top-K门控，模型在优化的数据采样权重下进行持续预训练。特点包括轻量化、多种专家构建方法、多种门控策略和快速预训练，适合部署和研究。提供详细的安装指南和技术文档，帮助用户快速使用并评估模型性能。

awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总

Github对比学习开源项目深度学习自监督学习表示学习视觉模型

该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。

NeMo - 人工智能训练和部署平台

GithubNVIDIA NeMo多模态模型大语言模型开源项目热门生成式AI语音识别

NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架，专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计，支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点，帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档，用户可以轻松开始使用NeMo框架，无论是在任何云端还是本地环境中。

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。

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。

lightly - 简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

mobilenetv2_100.ra_in1k - 轻量级CNN模型实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV2timm图像分类开源项目模型特征提取

MobileNetV2是为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量级卷积神经网络。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，采用RandAugment数据增强和EMA权重平均技术。MobileNetV2在低计算复杂度下实现了高效的图像分类和特征提取。通过timm库，开发者可以便捷地加载预训练模型，实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。

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