openvino

Framework unificado para construir pipelines de RAG empresariales con modelos pequeños y especializados

OpenVINO™ es un kit de herramientas de código abierto para optimizar y desplegar inferencia de IA

YOLOX es un YOLO sin anclajes de alto rendimiento, que supera a yolov3~v5 con soporte para MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn y OpenVINO. Documentación: https://yolox.readthedocs.io/

📄 Herramienta de OCR Awesome basada en múltiples lenguajes de programación utilizando ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT y PyTorch.

Paquete de Go para visión artificial usando OpenCV 4 en adelante. Incluye soporte para DNN, CUDA, OpenCV Contrib y OpenVINO.

NanoDet-Plus: modelo de detección de objetos sin anclajes súper rápido y ligero. 🔥 Con solo 980 KB (int8) / 1.8 MB (fp16) y ejecuta a 97 FPS en teléfonos móviles 🔥

Una biblioteca de detección de anomalías que incluye algoritmos de vanguardia y características como gestión de experimentos, optimización de hiperparámetros e inferencia en el borde.

TNN: desarrollado por Tencent Youtu Lab y Guangying Lab, un framework de inferencia de aprendizaje profundo uniforme para móviles, escritorio y servidores. TNN se destaca por varias características sobresalientes, incluyendo su capacidad multiplataforma, alto rendimiento, compresión de modelos y poda de código. Basado en ncnn y Rapidnet, TNN refuerza aún más el soporte y la optimización de rendimiento para dispositivos móviles, y también

Un repositorio para almacenar modelos convertidos entre varios frameworks. Los frameworks compatibles son TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU y CoreML.

Modelos de Deep Learning preentrenados y demos (alta calidad y extremadamente rápidos)

Una implementación casi en tiempo real de Whisper de OpenAI.

📚 Tutoriales de Jupyter notebook para OpenVINO™

Framework de despliegue de modelos de OpenMMLab

Estimación de postura humana rápida y precisa en PyTorch. Contiene la implementación del artículo "Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose".

Stable Diffusion rápido en CPU y PC con IA

Un framework de despliegue de IA de alto rendimiento y fácil de usar.

Adición de bisenetv2. Mi implementación de BiSeNet

Construya modelos de visión artificial en una fracción del tiempo y con menos datos.

Marco de compresión de redes neuronales para una inferencia mejorada con OpenVINO™.

Un servidor de inferencia escalable para modelos optimizados con OpenVINO™.

La implementación de ANPR / ALPR más rápida del mundo para CPUs, GPUs, VPUs y NPUs mediante deep learning (Tensorflow, Tensorflow lite, TensorRT, OpenVX, OpenVINO). Soporta múltiples conjuntos de caracteres (latino, coreano, chino), sistemas operativos (Jetson, Android, Raspberry Pi, Linux, Windows) y arquitecturas (ARM, x86).

Deep Learning Streamer (DL Streamer) Pipeline Framework es un marco de análisis de medios de transmisión de código abierto, basado en GStreamer, para crear pipelines complejos de análisis de medios para la nube o el borde

🤗 Optimum Intel: Acelere la inferencia con herramientas de optimización de Intel