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Efficient-AI-Backbones

领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发

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。

Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合
GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算
Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目,涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。
noah-research - 华为Noah Research 开源AI研究代码库推动机器学习发展
GithubHuaweiNoah Research子项目开源项目研究代码
Noah Research是华为诺亚方舟实验室发布的开源AI研究代码库,包含多个子项目,涵盖机器学习和深度学习前沿技术。该项目促进学术交流和技术创新,为研究人员和开发者提供资源。虽非华为官方产品,但展示了华为在AI领域的研究成果。项目通过GitHub托管,支持issue和PR贡献。
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。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型,采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练,具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现,支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。
HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络
GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互
HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族,专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型,如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B,广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异,是计算机视觉研究中的重要工具。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
amc - 自动化模型压缩技术提升移动设备AI性能
AutoMLGithubImageNetMobileNet剪枝开源项目模型压缩
AMC (AutoML for Model Compression) 是一种创新的自动化模型压缩方法,专为优化移动设备上的深度学习模型而设计。该方法通过自动搜索剪枝策略、导出压缩权重和微调,成功将MobileNet等模型的计算量减少50%,同时维持或提升准确率。AMC不仅适用于MobileNet-V1和V2,还提供PyTorch和TensorFlow格式的压缩模型,为移动设备上的高效AI应用提供了新的可能性。
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