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MambaOut

高效视觉模型展示简洁架构卓越性能

MambaOut计算机视觉图像分类神经网络深度学习Github开源项目

MambaOut是一种新型视觉模型架构,通过堆叠门控CNN块构建,无需使用复杂的状态空间模型。在ImageNet图像分类任务中,它的性能超越了现有的视觉Mamba模型,同时具有较低的参数量和计算复杂度。该项目提供了从轻量级MambaOut-Femto到大型MambaOut-Base的多个预训练模型,在准确率和效率间实现平衡。研究人员可利用提供的代码和教程复现结果或应用于自身任务。

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介绍相关项目
falcon-mamba-7b - 适用于多任务的高效文本生成模型
GithubHuggingfaceMamba架构falcon-mamba-7b开源项目文本生成模型训练数据语言模型
Falcon-Mamba-7B是一款高性能的文本生成模型，采用Mamba架构，专为生成和理解自然语言而设计。其在IFEval和BBH等多项任务评估中表现优秀，能处理从一般理解到复杂数学问题的广泛任务。通过先进的训练方法和高质量的数据集，实现了对长距离依赖的有效处理，是自然语言处理的高效工具。
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。
mobilenetv3_small_100.lamb_in1k - MobileNetV3小型模型：轻量级移动设备图像分类方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV3小型模型是一款基于timm库在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它采用LAMB优化器和EMA权重平均技术，具有2.5M参数和0.1 GMACs的低计算量。该模型支持224x224像素输入，可用于图像分类、特征提取和嵌入生成，适合在移动设备上部署高效的视觉识别应用。
mobilenet_v2_1.0_224 - 轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet V2图像分类开源项目模型神经网络计算机视觉
MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型，在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称，适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置，在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外，它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务，为移动端应用提供了versatile的解决方案。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。
MACE - 扩散模型中的大规模概念擦除技术
GithubMACE人工智能图像生成开源项目扩散模型概念消除
MACE是一种用于扩散模型的大规模概念擦除框架。该技术可同时擦除多达100个概念，并在泛化性和特异性间达成平衡。通过结合闭式交叉注意力优化和LoRA微调，MACE能有效消除不需要的概念信息。在对象、名人、显式内容和艺术风格擦除等多项任务评估中，MACE的性能均超越了现有方法。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法，以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越，适用于图像分类。同时，用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
lotus-depth-g-v1-0 - 新一代视觉深度预测与密集估计模型
GithubHuggingfaceLotus密集预测开源项目扩散模型模型深度预测视觉基础模型
Lotus是一个开源的视觉基础模型，主要用于图像深度估计和密集预测任务。该项目提供完整的模型实现和在线演示平台，可应用于3D场景重建、深度感知等计算机视觉领域。模型采用Apache-2.0许可协议发布，支持学术研究和商业应用开发。
MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4 - 轻量级视觉问答模型实现实时图像对话
GPU内存优化GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-V图像识别开源项目模型模型量化深度学习
MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4通过int4量化技术实现低内存视觉问答功能，仅需9GB显存即可运行。基于Hugging Face框架开发，支持实时图像对话和流式输出，为视觉AI应用提供高效且资源友好的解决方案。
StableCascade - 基于高压缩潜在空间的快速文本到图像生成模型
AI绘图GithubStable Cascade图像生成开源项目潜在空间高效模型
Stable Cascade是一种新型文本到图像生成模型，采用高度压缩的潜在空间技术。它由三个阶段组成，可将1024x1024图像压缩至24x24尺寸，同时保持清晰重建效果。与Stable Diffusion相比，该模型实现了更快的推理速度和更低的训练成本。Stable Cascade在提示对齐和图像质量方面表现优异，并支持微调、ControlNet和LoRA等多种扩展功能，适用于对效率要求较高的应用场景。
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