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CoreML-Models

为iOS开发者提供的Core ML机器学习模型下载与集成资源库

提供多种分类、检测、分割、超分辨率、低光增强、图像恢复和生成等Core ML模型资源,方便iOS开发者下载并集成到Xcode项目。通过Google Drive下载并参照示例项目了解具体使用方法。

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。
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。
hailo_model_zoo - 面向多AI任务的深度学习预训练模型集合
GithubHailo Model ZooHailo硬件开源项目模型优化深度学习预训练模型
Hailo模型库提供针对分类、检测和分割等AI任务的预训练深度学习模型。用户可测量模型的全精度和量化精度,并生成用于Hailo硬件加速的HEF文件。该库还包含自定义数据集重训练指南和特定用例模型。支持快速上手、性能评估及Hailo硬件部署,助力高效AI应用开发。
react-native-ml-kit - 使用 Google ML 套件的 React Native 设备端机器学习
GithubML KitReact Native开源项目文本识别机器学习条码扫描
本项目使用React Native和Google ML Kit,实现多种设备端机器学习功能,如图像标记、语言识别、人脸检测、文本识别和条形码扫描,并支持Android和iOS系统。部分高级功能如对象检测和智能回复尚不支持。
DiffusionKit - 为Apple Silicon优化的扩散模型推理框架
AI绘图Core MLDiffusionKitGithubMLX图像生成开源项目
DiffusionKit是一个针对Apple Silicon芯片优化的扩散模型工具包。该项目包含用于将PyTorch模型转换为Core ML格式的Python组件,以及用于设备端推理的Swift组件。通过集成MLX,DiffusionKit实现了高效的图像生成,并为Stable Diffusion 3和FLUX等模型提供了简洁的命令行和API接口。这一工具为在苹果设备上进行AI图像生成研究和应用开发提供了实用解决方案。
neural-engine - 如何利用Apple Neural Engine提升机器学习模型的性能以及其局限性的介绍
Core MLGithubNPUNeural Engine开源项目机器学习苹果
本页面全面介绍了如何利用Apple Neural Engine提升机器学习模型的性能,并指出其局限性。探讨NPU的工作原理,解答常见问题,解析部分Core ML模型为何无法充分利用ANE。还提供了具体设备支持列表和编程指南,帮助开发者优化模型,实现iPhone和iPad上的最佳计算性能。
X - Model - 探索流行AI模型并集成到产品中
AI工具AI模型产品集成人工智能探索生成
X - Model提供AI模型探索和产品集成服务。平台支持开发者和企业探索流行AI模型,并将其无缝集成到产品中。通过快速了解、测试和应用各种先进AI技术,加速AI驱动的创新和产品开发。X - Model让用户能轻松接触最新AI模型,充分发挥其在项目中的潜力。平台专注于AI模型集成和AI技术应用,为用户提供全面的AI解决方案。
Inpaint-iOS - iOS设备上的本地图像修复应用 无需云端处理
CoreMLGithubInpaint-iOSiOS应用图像修复开源项目
Inpaint-iOS是一款本地运行的图像修复应用,基于CoreML技术,支持iOS设备和M系列Mac。无需云端处理,即可实现图像编辑和修复。应用持续更新,不断增加新功能并优化性能,致力于提供高效便捷的图像处理体验。
ai-hub-models - 一系列性能优化的机器学习模型
GithubPythonQualcomm AI Hub开源项目性能优化机器学习模型设备部署
Qualcomm® AI Hub Models提供了一系列性能优化的机器学习模型,适用于视觉、语音、文本和生成式AI。这些模型可以在Qualcomm设备上高效部署,并提供开源的量化、优化和部署指南。用户可以通过Hugging Face访问模型,并通过示例应用程序在本地设备上部署。支持多种操作系统和计算单元,兼容多款Snapdragon芯片,并提供详细的性能指标和文档。
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。
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