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titok-pytorch

32 Token图像编码与重建框架

TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架,源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token,实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法,支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目,为高效图像处理提供了新的解决方案。

TinyCLIP-ViT-40M-32-Text-19M-LAION400M - 基于亲和力模仿和权重继承的CLIP模型压缩方法
GithubHuggingfaceLAION400MTinyCLIP图像识别开源项目模型模型压缩深度学习
TinyCLIP是一种用于压缩大规模语言-图像预训练模型的跨模态蒸馏方法,采用亲和力模仿和权重继承技术。实验显示,TinyCLIP ViT-45M/32使用ViT-B/32一半的参数达到相似的零样本性能;TinyCLIP ResNet-19M在参数量减少50%的情况下,推理速度提升2倍,在ImageNet数据集上实现56.4%的准确率。
flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具
FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络
FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具,通过简单的接口实现特征可视化技术,如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型,有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用,为深入分析神经网络提供了便捷途径。
Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具
GPUGithubPytorch ReID对象识别开源项目教程深度学习
Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库,支持多种先进的模型与损失函数,如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新,拥有详细的教程与训练评估功能,性能在多篇顶级会议论文中得到验证,适合各种经验水平的用户使用。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
stylegan2-ada-pytorch - 针对小数据集优化的StyleGAN2实现框架
GANGithubPyTorchStyleGAN2-ADA图像生成开源项目生成对抗网络
StyleGAN2-ADA-PyTorch是StyleGAN2的PyTorch实现版本,专为小数据集训练优化。它采用自适应判别器增强技术,提高了训练稳定性。该框架保持了原TensorFlow版本的功能,同时改进了性能和兼容性。预训练模型涵盖人脸、动物等多个领域,为GAN的新应用探索奠定基础。
tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取
GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs,适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在资源受限环境中表现出色。通过timm库,开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时,为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。
TikTokDownload - 抖音TikTok无水印视频下载工具 支持多平台异步采集
GithubPythonTikTok去水印开源项目抖音视频下载
TikTokDownload是一款开源的抖音和TikTok视频下载工具,支持无水印下载用户发布、收藏、喜欢的作品,包括视频、图集、短剧等。该工具提供异步下载、自动获取Cookie、接口数据模型等功能,提高了下载效率。此外还支持多用户配置、版本自动更新、文件查重等特性,是一个功能全面的视频采集解决方案。
jittor - 高性能实时编译深度学习框架,集成多种先进模型库
GithubJIT编译JittorPython开源项目深度学习框架高性能
Jittor是一个基于实时(JIT)编译和元操作符的高性能深度学习框架。它支持Python前端,CUDA和C++后端,能够生成针对不同模型的高效代码。Jittor提供了丰富的模型库,涵盖图像识别、检测、分割、生成、可微渲染、几何学习和强化学习等领域。安装方式多样,环境配置简便,并且包含详尽的教程和文档,帮助用户快速入门。
llavanext-qwen-siglip-tokenizer - 整合多模态模型的开源项目探索图像与文本处理新方向
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
该项目整合了LLaVA、Qwen和SIGLIP等先进多模态模型的功能,基于Transformers库开发高效tokenizer。它支持视觉问答和图像描述等跨模态任务,为计算机视觉和自然语言处理的交叉研究提供了实用工具。该项目旨在提供一个强大的图像-文本处理框架,为研究人员和开发者探索和应用多模态AI提供便捷途径,有望在相关领域带来突破性进展。
PyTorch-Tutorial-2nd - 涵盖深度学习应用与推理部署的知识库
GithubPyTorch大语言模型开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
本书基于PyTorch,系统性涵盖深度学习的核心知识,包括计算机视觉、自然语言处理、大语言模型等实战案例,详解ONNX和TensorRT推理部署框架,为读者提供从基础到应用的完整指导,帮助快速掌握PyTorch并实现项目落地。适合AI自学者、产品经理及跨领域人士阅读。
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