mobilenetv3_small_050.lamb_in1k

探索资源有效利用的MobileNet-v3图像分类模型

图像分类 Github 开源项目 timm 模型 Huggingface 特征提取 ImageNet-1k MobileNet-v3

该项目展示了在ImageNet-1k上训练的MobileNet-v3图像分类模型，强调其在资源受限环境中的适用性。使用LAMB优化器和EMA权重平均化，该模型参照ResNet Strikes Back设计，通过简化预处理流程，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种深度学习任务，增强模型性能。

resnet18.tv_in1k - 精简高效的ResNet18图像分类模型

GithubHuggingfaceResNet图像分类开源项目模型模型架构深度学习神经网络

resnet18.tv_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型，采用ReLU激活函数和7x7卷积池化层。模型参数量为11.7M，运算量为1.8 GMACs，兼具轻量和高效。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，可处理224x224尺寸图像。该模型使用ImageNet-1k数据集训练，是torchvision的原始权重模型，适用于需要平衡性能和资源的应用场景。

resnet18.a1_in1k - ResNet18图像分类模型适用于多种计算机视觉任务

GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络

resnet18.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积等特性,支持图像分类、特征提取和嵌入等任务。该模型有1170万参数,在224x224分辨率下计算量为1.8 GMACs,可用于多种计算机视觉应用。

vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习

ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。

resmlp_12_224.fb_in1k - ResMLP架构的数据高效图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetResMLP图像分类开源项目模型深度学习神经网络

resmlp_12_224.fb_in1k是Facebook Research团队基于ResMLP架构开发的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用前馈网络结构，拥有1540万参数，支持224x224像素图像处理。除图像分类外，还可作为特征提取骨干网络使用。通过timm库，研究者可方便地加载预训练模型进行图像分类或特征提取。该模型展现了数据高效训练在视觉任务中的潜力，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

MobileSAM - 高效轻量化图像分割模型，适用于移动设备

AI模型GithubMobileSAM图像分割开源项目深度学习计算机视觉

MobileSAM是一种轻量级图像分割模型,专为移动应用优化。它保持了与原始SAM相当的性能,同时大幅减少了模型参数和推理时间。通过将ViT-H编码器替换为TinyViT,MobileSAM将参数量从615M降至9.66M,推理速度从456ms提升至12ms。该项目提供完整的训练和使用文档,支持ONNX导出,可轻松集成到现有SAM项目中。

amc - 自动化模型压缩技术提升移动设备AI性能

AutoMLGithubImageNetMobileNet剪枝开源项目模型压缩

AMC (AutoML for Model Compression) 是一种创新的自动化模型压缩方法，专为优化移动设备上的深度学习模型而设计。该方法通过自动搜索剪枝策略、导出压缩权重和微调，成功将MobileNet等模型的计算量减少50%，同时维持或提升准确率。AMC不仅适用于MobileNet-V1和V2，还提供PyTorch和TensorFlow格式的压缩模型，为移动设备上的高效AI应用提供了新的可能性。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

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。

MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型

GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型

MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型，适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术，MobiLlama从较大模型简化而来，降低了预训练和部署成本，实现了资源受限设备上高效处理语言任务。

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。

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