openvino

Cadre unifié pour la construction de pipelines RAG d'entreprise avec des modèles spécialisés de petite taille.

OpenVINO™ est une boîte à outils open source pour l'optimisation et le déploiement de l'inférence IA.

YOLOX est un modèle YOLO haute performance sans ancres, surpassant yolov3~v5 avec prise en charge de MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn et OpenVINO.

📄 Boîtes à outils OCR impressionnantes pour plusieurs langages de programmation basées sur ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT et PyTorch.

Package Go pour la vision par ordinateur utilisant OpenCV 4 et versions ultérieures. Inclut le support pour DNN, CUDA, OpenCV Contrib et OpenVINO.

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.

Bibliothèque de détection d'anomalies incluant des algorithmes de pointe et des fonctionnalités telles que la gestion d'expériences, l'optimisation d'hyperparamètres et l'inférence en périphérie.

TNN : développé par Tencent Youtu Lab et Guangying Lab, un framework d'inférence de deep learning uniforme pour mobile, desktop et serveur. TNN se distingue par sa compatibilité multiplateforme, ses hautes performances, la compression de modèles et l'élagage de code. Basé sur ncnn et Rapidnet, TNN renforce le support et l'optimisation des performances pour les appareils mobiles.

Dépôt pour stocker des modèles convertis entre divers frameworks, notamment TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite, EdgeTPU et CoreML.

Modèles de Deep Learning pré-entraînés et démonstrations (haute qualité et extrêmement rapides)

Une implémentation quasi en temps réel de Whisper d'OpenAI.

📚 Tutoriels Jupyter notebook pour OpenVINO™.

Framework de déploiement de modèles OpenMMLab.

Estimation de pose humaine rapide et précise en PyTorch. Contient l'implémentation de l'article "Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose".

Stable Diffusion rapide sur CPU et PC IA.

Un framework de déploiement d'IA simple, facile à utiliser et haute performance

Ajout de bisenetv2. Mon implémentation de BiSeNet.

Construisez des modèles de vision par ordinateur en une fraction du temps et avec moins de données.

Framework de compression de réseaux de neurones pour une inférence OpenVINO™ optimisée.

Un serveur d'inférence scalable pour les modèles optimisés avec OpenVINO™.

L'implémentation ANPR / ALPR la plus rapide au monde pour CPU, GPU, VPU et NPU utilisant le deep learning (Tensorflow, Tensorflow lite, TensorRT, OpenVX, OpenVINO). Multi-jeux de caractères (latin, coréen, chinois), multi-OS (Jetson, Android, Raspberry Pi, Linux, Windows) et multi-architectures (ARM, x86).

Deep Learning Streamer (DL Streamer) Pipeline Framework est un framework open-source d'analytique média en streaming, basé sur le framework multimédia GStreamer*, pour créer des pipelines d'analytique média complexes pour le Cloud ou au Edge.

🤗 Optimum Intel : Accélérez l'inférence avec les outils d'optimisation Intel