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onnx2c

为微控制器优化的神经网络部署工具

onnx2cONNXC编译器微控制器神经网络Github开源项目

onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。

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model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化
GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化
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2txt - 基于Vercel AI SDK的高效图像文本转换工具
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2txt是一个基于Vercel AI SDK、Claude和Next.js开发的图像转文本工具。该开源项目可快速将图像内容转换为文本，支持自部署和二次开发。项目提供了详细的开发指南，方便开发者进行定制和扩展。
ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库
ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习
ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库，支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数，覆盖多种数据类型和卷积算法，并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目，ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点，为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。
axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet
C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目
该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。
distilbert-base-uncased-go-emotions-onnx - 优化为ONNX格式的轻量级情感分析模型
GithubHuggingfaceONNX开源项目情感分析模型模型量化自然语言处理零样本分类
该模型是基于distilbert-base-uncased架构，通过零样本蒸馏技术在GoEmotions数据集上训练的情感分类工具。经ONNX格式转换和量化处理，模型性能得到显著提升。这一创新方法展示了如何将复杂的NLI零样本模型简化为高效的学生模型，实现了仅依靠未标记数据即可训练分类器的技术突破。尽管在精度上可能略逊于全监督模型，但为处理无标签数据的情感分析任务提供了实用解决方案。
container2wasm - 容器到WebAssembly转换工具 实现跨平台容器部署
GithubWASMWebAssemblycontainer2wasm容器转换开源项目虚拟化
container2wasm是一个容器到WebAssembly的转换工具，可将容器镜像转换为WASI运行时和浏览器中可执行的WASM格式。它支持x86_64和riscv64架构，通过CPU模拟实现容器在WebAssembly环境中运行。这个项目使开发者能够将现有容器应用无需修改就直接部署到WASM平台，提高了容器的可移植性和适用范围。
convnextv2-tiny-1k-224 - 基于全新框架节点，优化卷积网络的性能
ConvNeXt V2FCMAEGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型
ConvNeXt V2引入了全新的全卷积掩码自动编码器框架及全局响应归一化层，提升卷积网络在多种识别基准的表现，经过ImageNet-1K数据集微调，适合高精度图像分类任务及视觉识别应用。
codex_py2cpp - 将Python脚本转换为高效C++代码
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codex_py2cpp项目借助OpenAI Codex将Python代码转换为C++代码。无需掌握C++编程，只需输入Python脚本并调用Codex API，即可生成并编译C++程序，显著提升运行速度。适合需要提高性能的开发者，提供详细的安装、使用步骤及示例代码转换。
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