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CoreNet 是一個深度神經網路工具包,使研究人員和工程師能夠訓練標準和新穎的小型和大型規模模型,用於各種任務,包括基礎模型(例如 CLIP 和 LLM)、對象分類、對象偵測和語義分割。
需求人群:
["研究人員和工程師可以利用 CoreNet 進行深度學習模型的研究和開發","適用於需要進行影象和文本資料訓練的電腦視覺任務","適合對深度學習有基礎瞭解並希望擴充到更廣泛應用領網域的開發者"]
使用場景示例:
使用 CoreNet 訓練一個用於影象辨識的 CLIP 模型
利用 CoreNet 進行語義分割任務,以提高自動駕駛系統的準確性
在行動裝置上部署一個輕量級的 MobileViT 模型,用於實時對象偵測
產品特色:
支援訓練多種規模的深度神經網路模型
適用於多種任務,如基礎模型、對象分類、對象偵測和語義分割
提供了可復現的訓練配方和預訓練模型權重
包含研究論文的連結和預訓練模型
支援在 Apple Silicon 上高效執行 CoreNet 模型的 MLX 示例
模型實作按任務組織,易於在 YAML 配置中使用