netron

多格式神经网络和机器学习模型查看器

Netron 神经网络深度学习机器学习模型查看器 Github 开源项目

支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。

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介绍知识库相关项目

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。

onnx2tflite - 优化ONNX模型到TensorFlow Lite的转换工具，具备高一致性和自动通道对齐功能

GithubKerasONNXPyTorchTFLite开源项目转换

onnx2tflite工具实现从ONNX到TensorFlow Lite和Keras的快速高效模型转换。它具备高一致性，平均误差低于1e-5，速度比其他工具提高30%。支持自动转换PyTorch和TensorFlow格式，并能输出FP16和UINT8定量模型。用户还可以自定义操作符，提升模型转换和部署的灵活性。

armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎

AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习

Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。

clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架

BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学

ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎

GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理

PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。

norse - 生物启发的脉冲神经网络深度学习库

GithubNorsePyTorch开源项目深度学习神经形态计算脉冲神经网络

Norse是一个基于PyTorch的脉冲神经网络深度学习库，提供生物启发的神经元组件。它利用神经元的稀疏性和事件驱动特性，为研究人员和开发者提供现代化基础设施。Norse支持多种神经元模型、突触动力学和算法，并提供数据集集成和任务示例，适用于不同规模的实验环境。

nerfstudio - Nerfstudio 提供了一个简单的 API，可以简化创建、训练和测试 NeRF 的端到端过程

AICUDAGithubNeRFnerfstudio开源项目文档

由伯克利AI研究院创建的nerfstudio是一个开源平台，专注于易于合作的NeRFs开发。它不仅实现了NeRFs的模块化和高解释性，还通过社区贡献和全面的学习资源促进技术探索与精通。

hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型

GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割

HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞，并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现，支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析，并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色，为数字病理学研究提供了重要工具。

neuraloperator - 用于在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库

Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目

neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习，包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射，并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南，并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。

相关项目

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