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面向研究人员

HybridNets - 端到端感知网络

在 Kinetics 400 数据集上预训练的 Resnet 风格视频分类网络

在 Kinetics 400 数据集上预训练的 SlowFast 网络

在 Kinetics 400 数据集上预训练的 X3D 网络

在 BDD100K 数据集上预训练的 YOLOP

用于从单张图像计算相对深度的 MiDaS 模型。

使用此细粒度图像分类器对鸟类进行分类

用于从文本生成 mel 声谱图的 FastPitch 模型

GPUNet 是一个新的卷积神经网络系列，旨在最大限度地发挥 NVIDIA GPU 和 TensorRT 的性能。

用于从 mel 声谱图生成波形的 HiFi GAN 模型

Once-for-all (OFA) 解耦了训练和搜索，并在各种边缘设备和资源约束下实现了高效推理。

音乐源分离的参考实现

一套用于多种语言的紧凑型企业级预训练 STT 模型。

一套用于多种语言的紧凑型企业级预训练 TTS 模型

预训练语音活动检测器

用于对象检测、实例分割和图像分类的 Ultralytics YOLOv5 🚀。

具有 ResNet-50、ResNet-101 和 MobileNet-V3 主干网络的 DeepLabV3 模型

用于英法和英德翻译的 Transformer 模型。

使用十亿级弱监督数据训练的 ResNext 模型。

用于 64x64 图像的简单生成图像模型

高质量的时尚、名人面孔图像生成

“用于图像分类的十亿级半监督学习”论文中介绍的 ResNet 和 ResNext 模型

流行的 NLP Transformer 的 PyTorch 实现

带有批归一化的 U-Net，用于生物医学图像分割，具有用于脑部 MRI 异常分割的预训练权重

EfficientNets 是一系列图像分类模型，可实现最先进的精度，并且体积和速度都小一个数量级....

使用 Tensor Core 以混合精度训练的 ResNet50 模型。

ResNet，其瓶颈 3x3 卷积被 3x3 分组卷积取代，并使用 Tensor Core 以混合精度进行训练。

添加了 Squeeze-and-Excitation 模块的 ResNeXt，并使用 Tensor Core 以混合精度进行训练。

用于对象检测的 Single Shot MultiBox Detector 模型

用于从文本生成 mel 声谱图的 Tacotron 2 模型

用于从 mel 声谱图（由 Tacotron2 生成）生成语音的 WaveGlow 模型

一种鲁棒优化的 BERT 预训练方法

2012 年 ImageNet 冠军，前 5 错误率为 15.3%，比亚军低 10.8 个百分点以上。

密集卷积网络 (DenseNet)，以前馈方式将每一层连接到其他每一层。

具有 ResNet-50 和 ResNet-101 主干网络的全卷积网络模型

通过从廉价操作生成更多特征的高效网络

GoogLeNet 基于代号为“Inception”的深度卷积神经网络架构，该架构赢得了 2014 年 ImageNet 大赛。

在 ImageNet 上预训练的 Harmonic DenseNet

具有域/外观不变性的网络

也称为 GoogleNetv3，一个 2015 年在 ImageNet 上训练的著名 ConvNet

使用知识蒸馏提升微小高效模型。

针对速度和内存优化的高效网络，带有残差块

为不同的硬件平台 Proxylessly 定制 CNN 架构。

一种新的 ResNet 变体。

在 ImageNet 上预训练的深度残差网络

下一代 ResNet，更高效更准确

针对速度和内存优化的高效 ConvNet，在 ImageNet 上预训练

受大脑启发的带有脉冲神经元的多层感知器

Alexnet 级别的精度，但参数减少了 50 倍。

2014 年 ImageNet ILSVRC 挑战赛的获奖 ConvNet

宽残差网络

保持简单，使用简单的架构来超越更深更复杂的架构