efficientnet
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A maior coleção de codificadores de imagem / backbones para PyTorch. Inclui scripts de treino, avaliação, inferência, exportação e pesos pré-treinados -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt e muito mais
★ 37.119+11Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #2
NanoDet-Plus ⚡ Modelo de detecção de objetos anchor-free super rápido e leve. 🔥 Apenas 980 KB (int8) / 1.8 MB (fp16) e roda a 97 FPS em celulares 🔥
★ 6.252+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #3
Modelos de segmentação com backbones pré-treinados. Keras e TensorFlow Keras.
★ 4.923+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #4
Implementação do modelo EfficientNet para Keras e TensorFlow Keras.
★ 2.100+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #5
Uma implementação em PyTorch do EfficientDet fiel à implementação original do Google, com pesos portados.
★ 1.655+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #6
Sincronização de área de transferência em tempo real entre todos os seus dispositivos — local-first, peer-to-peer e com criptografia de ponta a ponta. Sem conta. Sem dependência de nuvem. Sem servidor central.
★ 1.636+38Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #7
EfficientNet, EfficientNet-Lite, MixNet, MobileNetV3 / V2, MNASNet A1 e B1, FBNet, Single-Path NAS pré-treinados
★ 1.577+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
