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MobileNet-V4图像分类模型简介

MobileNetV4是一个利用ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,具有3.8M参数和0.2 GMACs的复杂度。该模型由timm库优化,使用了与MobileNet-V4论文一致的超参数。其训练和测试图像尺寸分别为224x224和256x256,适用于移动平台。更多信息可在PyTorch Image Models和相关论文中找到。

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。
gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现
EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型
本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型,利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计,并支持字符串化架构配置。请注意,该项目现已停止维护,推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。
pytorch-image-models - 全面的PyTorch图像模型集合
GithubPyTorch图像模型开源项目深度学习神经网络计算机视觉
pytorch-image-models是一个综合性PyTorch图像模型库,提供最新计算机视觉模型、预训练权重和训练脚本。库中包含CNN和Transformer等多种架构,支持迁移学习和特征提取。项目不断更新,近期新增MobileNetV4模型并优化现有模型性能。该库为计算机视觉研究和开发提供了丰富的工具和资源。
DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子,通过优化空间聚合和内存访问
DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉
DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
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。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库,适用于嵌入式系统和物联网设备
C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备
tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU,通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能,在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成,支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型,适合学习和构建神经网络应用。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。
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