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convnext_nano.in12k_ft_in1k

基于ConvNeXt架构的轻量级图像分类模型

convnext_nano.in12k_ft_in1k是基于ConvNeXt架构开发的轻量级图像分类模型,模型参数量1560万,在ImageNet-12k数据集预训练后在ImageNet-1k微调。支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成等功能,适用于计算资源受限环境下的视觉任务。

nncf - Neural Network Compression Framework:高效神经网络推理压缩算法
GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目
Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法,用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理,保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型,并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合,支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。
Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络,包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等,兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程,适合科研和实际应用,提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重,帮助开发者高效部署与测试。
nxtp - 基于下一标记预测的创新物体识别技术
AI视觉GithubObject Recognition开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
nxtp项目开发了一种创新的物体识别方法,将任务转化为下一标记预测。该技术利用语言模型嵌入扩展预测空间,实现开放式标签生成。通过自回归处理和高效采样,nxtp可进行大规模标签预测,如生成前100个最可能的标签。这一方法无需预定义标签集,为计算机视觉领域的物体识别提供了更灵活的解决方案。
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。
nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩
GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整
NNI提供一站式解决方案,支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架,并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境,包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes,帮助推动开源社区的技术发展。
TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架
GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台
TNN,腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架,提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用,并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。
nnom - 适用于微控制器的神经网络库
GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能
NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库,支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构,可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗,同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层(RNN)支持,并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示,NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。
tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架
C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习
Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架,专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器(MLP)和多分辨率哈希编码,并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU,通过C++/CUDA API和PyTorch扩展,助力高性能计算和深度学习项目。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
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