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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。

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。
PicoMLXServer - 简化MLX AI模型管理的工具
AI助手GithubHuggingFaceMLXOpenAI APIPico MLX Server开源项目
Pico MLX Server提供简单易用的图形界面,便于管理MLX AI模型。通过菜单栏可以迅速启动和停止服务器,用户还可以从HuggingFace下载MLX模型,安装Python环境和必要依赖,并在多个端口同时运行多个服务器。此外,Pico MLX Server兼容OpenAI API,支持现有的AI聊天客户端。适用于macOS 14.0及以上版本。
AnyImageKit - 多功能iOS图像处理库 支持选择编辑和拍摄
AnyImageKitGithubSwiftiOS开发图片处理工具多媒体选择器开源项目
AnyImageKit是一个Swift开发的iOS图像处理库,提供图片选择、编辑和拍摄功能。它采用模块化设计,支持暗黑模式和多选。该库可处理照片、GIF、实况照片和视频等多种媒体格式,并集成相机功能和图像编辑工具。AnyImageKit兼容iOS、iPadOS和Mac Catalyst平台,支持多语言,适用于需要全面图像处理功能的iOS应用开发。
mac-ml-speed-test - Apple Silicon Mac机器学习性能测试工具
GithubMacPyTorchTensorFlow开源项目性能测试机器学习
mac-ml-speed-test是一个专为Apple Silicon Mac设计的机器学习性能测试项目。通过简单脚本对比不同Mac设备上的机器学习模型速度,涵盖计算机视觉和自然语言处理等领域。项目使用PyTorch、TensorFlow等主流框架,并提供详细配置指南,便于用户进行性能评估。测试内容包括图像分类、文本分类和LLM文本生成等任务,使用CIFAR100、Food101和IMDB等数据集。此外,项目还包括与NVIDIA TITAN RTX和Google Colab免费版的性能对比,为用户提供更全面的参考数据。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架,可用于构建、训练和部署模型,适用于计算机视觉和自然语言处理任务,如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法,兼容CPU和GPU,并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C,且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
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。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
model-explorer - AI模型结构可视化与分析工具
GithubModel Explorer开源项目模型分析模型可视化模型调试深度学习
Model Explorer是一款AI模型结构可视化工具,支持TFLite、TF、TFJS、MLIR和PyTorch等多种格式。它提供层级化展示,允许动态展开或折叠各层,并具备高亮输入输出、元数据叠加、交互式弹窗等功能。工具还支持搜索、显示相同层和GPU加速渲染,方便开发者进行模型探索和调试。Model Explorer提供扩展框架,便于添加对其他格式的支持。
yoloair - YOLOAir2024版:综合模型改进教程与源码库
GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目
YOLOAir2024版发布,提供多模型支持及改进教程,包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用,如目标检测、实例分割、图像分类等,适用于科研与实际应用。免费提供源代码。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
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