resnet

最大規模的 PyTorch 影像編碼器/骨幹集合，包含訓練、評估、推論、匯出腳本與預訓練權重——ResNet、ResNeXT、EfficientNet、NFNet、Vision Transformer (ViT)、MobileNetV4、MobileNet-V3 & V2、RegNet、DPN、CSPNet、Swin Transformer、MaxViT、CoAtNet、ConvNeXt 等

使用 TensorRT 網路定義 API 實作流行的深度學習網路

設計或視覺化神經網路架構的工具。

預訓練的 Pytorch 臉部檢測（MTCNN）和臉部識別（InceptionResnet）模型

帶有預訓練骨幹的分割模型。Keras 與 TensorFlow Keras。

在cifar100上實作（ResNet、DenseNet、VGG、GoogleNet、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNetv2、Xception、Resnet In Resnet、ResNext、ShuffleNet、ShuffleNetv2、MobileNet、MobileNetv2、SqueezeNet、NasNet、Residual Attention Network、SENet、WideResNet）

OpenMMLab 預訓練工具箱與基準測試

校招、秋招、春招、實習好專案！帶你從零實現一個高效能的深度學習推理庫，支援大模型 llama2、Unet、Yolov5、Resnet 等模型的推理。一步步實現高效能深度學習推理庫。

基於 PyTorch 的 DeepLab v3+ 模型，支援多種主幹網路。

整合深度學習模型進行影像分類 | 骨幹網路學習/比較/魔改專案

基於 PyTorch 的多模態 2D/3D 醫學影像切割深度學習框架

使用 PyTorch 進行分類

面向研究與生產的語者確認、辨識與分割工具包

在 PyTorch 中正確實作適用於 CIFAR10/100 的 ResNet-s，並符合原始論文的描述。

基於 TensorFlow 的 EEG 任務（訊號）分類深度學習函式庫。

Adan：用於加速優化深度模型的自適應 Nesterov 動量演算法

更具可讀性與彈性的 yolov5，支援更多 backbone（gcn、resnet、shufflenet、mobilenet、efficientnet、hrnet、swin-transformer 等）與（cbam、dcn 等）以及 tensorrt。

使用多張 GPU 從原始影片中萃取影片特徵。支援 RAFT 光流影格，以及 S3D、I3D、R(2+1)D、VGGish、CLIP 與 TIMM 模型。

透過同步分群與表徵學習進行自我標記 (ICLR 2020)

Nature Scientific Reports 論文「使用深度神經網路對切除的肺腺癌切片進行病理學家等級的組織學模式分類」之程式碼。一種用於分類高解析度全切片影像（通常為顯微鏡或組織病理學影像）的滑動視窗框架。