MobileOne

ShuffleNet 系列

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ShuffleNet 系列存储库提供了一系列高效的卷积神经网络模型，专为移动设备和资源受限环境设计。它包含 ShuffleNetV1、ShuffleNetV2 和专用变体等多个版本，以及神经架构搜索和目标检测骨干网络的工具。

RepVGG

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强大而简单的卷积神经网络 (ConvNet) 架构，可在 ImageNet 上实现高精度。它采用了 VGG 风格的设计并结合了重参数化技术，从而实现了高效的推理。该项目提供了预训练模型、训练代码以及用于各种计算机视觉任务的示例。RepVGG 是一种强大而简单的卷积神经网络 (ConvNet) 架构，可在 ImageNet 上实现高精度。它采用了 VGG 风格的设计并结合了重参数化技术，从而实现了高效的推理。该项目提供了预训练模型、训练代码以及用于各种计算机视觉任务的示例。

SqueezeNet – PyTorch

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深度卷积神经网络模型，可通过 PyTorch 使用。它在实现 AlexNet 级别准确率的同时，参数量和模型尺寸显著减少，使其在各种计算机视觉任务中效率很高。该模型在 ImageNet 上进行了预训练，可以轻松集成到 PyTorch 项目中。SqueezeNet 是一个深度卷积神经网络模型，可通过 PyTorch 使用。它在实现 AlexNet 级别准确率的同时，参数量和模型尺寸显著减少，使其在各种计算机视觉任务中效率很高。该模型在 ImageNet 上进行了预训练，可以轻松集成到 PyTorch 项目中。

Gemma 4 — Google DeepMind

AI 模型

一系列轻量级的开放模型，基于驱动 Gemini 模型的相同技术构建。它使开发人员能够为各种平台创建 AI 应用程序，提高移动设备和物联网设备的效率和智能。Gemma 是一系列轻量级的开放模型，基于驱动 Gemini 模型的相同技术构建。它使开发人员能够为各种平台创建 AI 应用程序，提高移动设备和物联网设备的效率和智能。

RWKV 语言模型

AI 模型

强大的语言模型，提供高效的推理和灵活的微调能力。它支持各种应用，包括桌面 GUI、基于 Web 的推理和移动应用，使先进的 AI 能够跨多个平台和设备用于各种任务。RWKV 是一个强大的语言模型，提供高效的推理和灵活的微调能力。它支持各种应用，包括桌面 GUI、基于 Web 的推理和移动应用，使先进的 AI 能够跨多个平台和设备用于各种任务。

Densenet – PyTorch

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深度卷积神经网络架构，可通过PyTorch使用。它通过以前馈方式将每个层连接到所有其他层来增强特征传播和重用。该模型在ImageNet上进行了预训练，并提供densenet121、densenet169、densenet201和densenet161等变体，用于图像分类任务。Densenet是一种深度卷积神经网络架构，可通过PyTorch使用。它通过以前馈方式将每个层连接到所有其他层来增强特征传播和重用。该模型在ImageNet上进行了预训练，并提供densenet121、densenet169、densenet201和densenet161等变体，用于图像分类任务。

Fuyu-8B 多模态架构

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开源的多模态人工智能模型，专为数字代理设计。其简化的架构支持任意图像分辨率，能够以快速的响应时间回答关于图表、示意图和用户界面元素的问题。它在标准基准测试中表现良好，并可在 HuggingFace 上获取。Fuyu-8B 是一款开源的多模态人工智能模型，专为数字代理设计。其简化的架构支持任意图像分辨率，能够以快速的响应时间回答关于图表、示意图和用户界面元素的问题。它在标准基准测试中表现良好，并可在 HuggingFace 上获取。

Vision GNN (ViG)

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华为诺亚方舟实验室开发的 Vision Graph Neural Networks 的 PyTorch 实现。它为图像处理任务提供了高效的 AI 主干网络，包括 ViG 和 Pyramid ViG 架构的预训练模型和训练脚本。Vision GNN (ViG) 是华为诺亚方舟实验室开发的 Vision Graph Neural Networks 的 PyTorch 实现。它为图像处理任务提供了高效的 AI 主干网络，包括 ViG 和 Pyramid ViG 架构的预训练模型和训练脚本。