efficientnet
Dépôts open source suivis étiquetés efficientnet, triés par étoiles.
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Ascensions récentes
Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés efficientnet.
Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.
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La plus grande collection d'encodeurs/backbones d'images PyTorch. Inclut des scripts d'entraînement, d'évaluation, d'inférence, d'exportation et des poids pré-entraînés : ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, et plus encore.
★ 37 119+11Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
NanoDet-Plus : modèle de détection d'objets sans ancres, ultra-rapide et léger. Seulement 980 Ko (int8) / 1,8 Mo (fp16) et 97 FPS sur mobile.
★ 6 252+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Modèles de segmentation avec backbones pré-entraînés. Keras et TensorFlow Keras.
★ 4 923+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Implémentation du modèle EfficientNet pour Keras et TensorFlow Keras
★ 2 100+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
Implémentation PyTorch d'EfficientDet fidèle à l'implémentation originale de Google avec poids portés.
★ 1 655+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
Synchronisation du presse-papiers en temps réel sur tous vos appareils : local-first, pair-à-pair et chiffré de bout en bout. Sans compte, sans dépendance au cloud, sans serveur central.
★ 1 636+38Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7
Modèles pré-entraînés EfficientNet, EfficientNet-Lite, MixNet, MobileNetV3 / V2, MNASNet A1 et B1, FBNet et Single-Path NAS.
★ 1 577+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
