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支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台

MediaPipe为开发者提供了一个平台,支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型,可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具,支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多,并参与社区交流和贡献。

ailia-models - 跨平台AI推理SDK,支持多种编程语言和模型
AI模型GPU加速Githubailia SDK开源项目跨平台高性能推理
ailia SDK 是一款跨平台高速AI推理工具,适用于Windows、Mac、Linux、iOS、Android、Jetson和Raspberry Pi平台,并支持Unity (C#)、Python、Rust、Flutter (Dart) 和 JNI。该SDK通过Vulkan和Metal利用GPU增强计算性能。用户可通过pip3安装并使用丰富的预训练模型库,包括动作识别、异常检测和音频处理等领域。最新更新增加了mahalanobis-ad和t5_base_japanese_ner模型。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
Pipeless Agents - 视觉AI平台,三步创建代理实现智能视频分析
AI代理AI工具自动化视频处理计算机视觉隐私保护
Pipeless Agents是一个创新的计算机视觉平台,通过简单的三步流程实现视觉AI代理的创建。平台支持多种视频输入源,自动提取结构化数据和事件,并允许用户自定义代理逻辑。这使得Pipeless Agents能够应用于工业安全、办公管理、家庭自动化和智慧城市等多个领域。该平台还特别注重数据隐私和安全,提供无录像处理、自定义区域分析和端到端加密等功能,确保用户数据的安全性。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面,提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时,MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域,致力于提供全面的学习和实践资源,以推动技术进步和行业发展。
ncnn - 移动端神经网络推理框架
Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯
ncnn 是一个专为移动端设计,无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能,低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn,开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型,加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用,如QQ和微信。同时,ncnn 支持 Vulkan API,优化了GPU加速功能,致使在移动设备上表现卓越。
screen-pipe - 全天候屏幕和音频捕捉,支持个性化AI开发
AGI HouseGithubOllamaRewind.aiRustScreenpipe开源项目
Screenpipe提供全天候屏幕和音频捕捉,支持Ollama,开放且安全,用户完全掌控数据。该项目采用Rust开发,兼容MacOS、Windows和Linux,提供CLI和桌面应用。支持多种语音识别和OCR引擎,为开发者提供强大的工具和API接口。适用于搜索、自动化、分析和个人助手等应用场景,旨在简化开发者工作流程,提高效率。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
Paddle-Lite - 轻量级且高性能的深度学习推理框架
GithubPaddle Lite多平台支持开源项目模型优化深度学习高性能推理
Paddle Lite 是为移动端、嵌入式和边缘设备设计的高性能深度学习推理框架。支持多种硬件平台和操作系统,提供丰富的优化工具和多语言 API,便于快速部署和执行推理任务。通过量化和子图融合等策略,Paddle Lite 实现了轻量化和高性能,并已广泛应用于百度和其他企业。用户可以通过简单步骤完成模型优化和部署,并快速上手示例。
machinelearning - 跨平台开源框架,简化.NET应用中的模型开发与部署
GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据,并进行数据转换,具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景,并兼容TensorFlow和ONNX模型,扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统,以及ARM64和Apple M1处理器架构。
MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破
GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类
MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型,它在性能上有所超越,同时速度提升2.3倍,模型体积缩小2.1倍,且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中,该模型达到74.4%的Top-1准确率,在38个数据集上的平均性能为63.7%,体现了出色的效率与性能平衡。
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