| 模型名称 | 描述 | 实践验证记录 |
|---|---|---|
| 🎯 SAM (Segment Anything Model) | 🔍 Meta AI开发的通用图像分割模型 ✨ 支持零样本分割 |
🔗 SAM转ONNX脚本 ✅ 2023.05完成本地部署和测试 💡 成功实现自动分割 🚀 TS部署脚本 |
| ⚡ FastSAM | 🚀 SAM的快速实现版本 ⚡ 使用CNN架构提升速度 |
🔗 Kaggle实现 🔗 模型下载 ✅ 基础功能跑通 |
| 🎯 YOLOv2 | 🖼️ 目标检测模型第二版 ⚡ Darknet框架 |
🔗 YOLOv2 Kaggle实现 ✅ 亲手实现基础版本 |
| 🎯 YOLOv5 | 🖼️ 实时目标检测模型 ⚡ 单阶段检测器 |
🔗 DeepSORT+YOLOv5 Demo ✅ 熟练掌握各种训练 🚀 实现DeepSORT目标跟踪 🛠️ 自主开发标签工具 📊 最高准确率85% |
| 🎯 ResUNet | 🏗️ 使用TensorFlow 2搭建 🧠 图像分割模型 |
🔗 ResUNet实现脚本 ✅ 亲手搭建并训练 📈 在自定义数据集上验证 |
| 🎯 ResNet18 | 🏗️ 经典图像分类模型 🧠 18层深度 |
🔗 ResNet18分类实现 ✅ 熟练训练各类数据集 📊 在星图分类任务中验证 |
| 🎯 VAE | 🌀 变分自编码器 🧠 生成模型研究 |
🔗 VAE实现 ✅ 完成基础研究学习 |
| 🚀 Streaming-DRL | 🔥 创新优化函数的强化学习算法 ✨ 重点关注优化函数创新 |
🔗 Demo实现 ✅ 已跑通Demo实现 📊 研究优化函数创新 |
| 🎯 SimCLR | 🌀 对比学习框架 ✨ 自监督视觉表示学习 |
🔗 亲手搭建实现 🔗 TorchLight快速搭建 ✅ 两种方式均已跑通 💡 支持自定义数据训练 |
| 🔜 CLIP | 🖼️ 多模态视觉语言模型 | 🔗 [待实现] ⏳ 计划学习模型调用方法 |
| 🔜 SAM2 | 🔍 SAM升级版本 | 🔗 [待实现] ⏳ 跟踪最新版本特性 |
🔜 [待添加] |
[待描述] |
🔗 [待实现] ⏳ 计划学习领域 |