efficientnet_b1.ft_in1k

基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型

Github 开源项目图像分类 PyTorch EfficientNet Huggingface 特征图提取 ImageNet-1k 模型

EfficientNet图像分类模型已在ImageNet-1k上进行微调，适用于PyTorch。该模型参数为7.8M，支持特征图提取和图像嵌入，可用作高效的图像分类工具。

BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现

1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩

BitNet是一种创新的1比特变压器实现，通过BitLinear层替换标准线性投影，实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现，包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件，支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用，展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化，为研究人员和开发者提供了全面的工具集。

Efficient-AI-Backbones - 领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发

AI模型GithubNeurIPSTransformer华为开源项目机器学习热门

Efficient-AI-Backbones 项目涵盖了由华为诺亚方舟实验室研发的一系列先进的人工智能模型，包括 GhostNet, TNT, AugViT, WaveMLP, 和 ViG 等。这些模型通过创新的结构设计和优化，有效提升了计算效率和性能，广泛应用于各种智能处理任务。最新发布的 ParameterNet 在 CVPR 2024 会议上被接受，展现了华为在人工智能技术领域的持续领先。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

peft - 大模型高效微调的先进方法

AccelerateDiffusersGithubLoRAPEFTTransformers开源项目

参数高效微调（PEFT）通过只调整少量额外参数来适配大规模预训练模型，大幅降低计算和存储成本，同时性能接近完全微调模型。PEFT与Transformers、Diffusers和Accelerate集成，支持多种下游任务的训练和推理。了解更多方法和优势，请访问官方文档和教程。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务

BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类

该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning - 参数高效迁移学习的全面资源汇总

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-LearningGitHubGithub参数高效微调开源项目视觉模型预训练模型

该项目提供了关于参数高效迁移学习的全面资源，包含多种调优方法和最新研究。研究人员和工程师可以参考这些资源，以提高预训练视觉模型的微调效率，并了解最新的项目更新，如视觉PEFT库和基准测试。

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。

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