coreml

Ultralytics YOLOv5 em PyTorch para detecção de objetos, segmentação de instâncias, classificação, treinamento e exportação.

Visualizador para modelos de redes neurais, deep learning e machine learning

Implementação em PyTorch do YOLOv3, YOLOv3-SPP e YOLOv3-tiny para detecção de objetos em tempo real, com treinamento, validação, inferência e exportação em múltiplos formatos.

Uma biblioteca de Gradient Boosting on Decision Trees rápida, escalável e de alto desempenho, usada para classificação, regressão, ranking e outras tarefas de aprendizado de máquina para Python, R, Java e C++. Suporta computação em CPU e GPU.

Execute o Stable Diffusion nativamente no Mac

A maior lista de modelos para Core ML (para iOS 11+)

MMdnn é um conjunto de ferramentas para ajudar usuários a interoperar entre diferentes frameworks de deep learning. Ex: conversão e visualização de modelos. Converta modelos entre Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch, Onnx e CoreML.

APIs nativas do Mac para Go. Anteriormente conhecido como MacDriver

As ferramentas Core ML contêm utilitários de suporte para conversão, edição e validação de modelos Core ML.

TNN: desenvolvido pelo Tencent Youtu Lab e Guangying Lab, um framework unificado de inferência de deep learning para celular, desktop e servidor. O TNN se destaca por vários recursos excelentes, incluindo capacidade multiplataforma, alto desempenho, compressão de modelo e poda de código. Com base no ncnn e Rapidnet, o TNN fortalece ainda mais o suporte e a otimização de desempenho para dispositivos móveis.

Um repositório para armazenar modelos que foram convertidos entre vários frameworks. Frameworks suportados: TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, CoreML.

Modelos de áudio CoreML de ponta em seus aplicativos — texto para fala, fala para texto, detecção de atividade de voz e diarização de locutores. Em Swift, impulsionado por código aberto SOTA.

Tudo o que sabemos atualmente sobre o Apple Neural Engine (ANE)

Use o AnimeGANv3 para criar suas próprias animações, incluindo transformar fotos ou vídeos em anime.

Guia do Apple Silicon. Aprenda tudo sobre os chips A17 Pro, A16 Bionic, R1, séries M1, M2 e M3, além de todos os dispositivos, sistemas operacionais, ferramentas, jogos e softwares suportados pelo Apple Silicon.

Repositório de modelos Core ML para iOS/macOS — modelos PyTorch convertidos para .mlpackage prontos para uso, cada um com um script de conversão e um aplicativo de exemplo em SwiftUI. Repositórios irmãos cobrem o framework Core AI da Apple (iOS/macOS 27) e LLMs on-device.

Um detector de conteúdo NSFW (pornografia) com CoreML

Linguagem de programação visual escrita em Swift que compila para código executável em Swift.

Implementação oficial em PyTorch de "EdgeSAM: Prompt-In-the-Loop Distillation for On-Device Deployment of SAM".

Toolkit de fala de IA para Apple Silicon — ASR, TTS, speech-to-speech, VAD e diarização alimentados por MLX e CoreML

Exemplos e ferramentas para Windows ML.

Uma ferramenta para converter arquivos ONNX para LiteRT/TFLite/TensorFlow, código nativo PyTorch (nn.Module), TorchScript (.pt), state_dict (.pt), Exported Program (.pt2) e Dynamo ONNX. Também suporta conversão direta de LiteRT para PyTorch.

Uma câmera projetada em Swift para integrar facilmente modelos CoreML - além de streaming de imagem, detecção de QR/código de barras e muitos outros recursos

Uma coleção curada de recursos de iOS, ML e AR com algumas adições de UI

Modelos Whisper otimizados para streaming e uso em dispositivos

Camada de memória de arquivo único compartilhada para todos os seus agentes, RAG sub-milissegundo sobre texto, foto e vídeo no Apple Silicon. Sem servidor. Sem API. Um arquivo. Swift puro.

Exportar modelos do Hugging Face para Core ML e TensorFlow Lite

🔎 SimilaritySearchKit é um pacote Swift que fornece embeddings de texto no dispositivo e funcionalidade de busca semântica para aplicativos iOS e macOS.

Aplicativo iOS Ultralytics YOLO e pacote Swift para inferência Core ML em tempo real em principais tarefas de visão computacional.