ML Model Respository from Pinto0309
ML Model Repository from Pinto0309Permalink
IntroductionPermalink
Using AI we can solve many kinds of tasks for this input can be text, structured data, image, video, audio, time-series, etc. To solve these problems we need to train model. These models may be computer vision, NLP, or traditional machine learning kind. There are hundreds of architectures and algorithms to solve business problems and create models. There a hundreds of different datasets that can be along with a particular architecture or algorithm to solve the problem. If you have any of these tasks then you can explore using these pre-trained models to solve your problem. There is a GitHub user “Katsuya Hyodo” with GitHub account “PINTO0309”. He has trained hundreds of models and created these pre-trained models for the community. You can scan and explore them from there. From there you can download the pre-trained models.
Supported FormatsPermalink
- WQ = Weight Quantization
- OV = OpenVINO IR
- CM = CoreML
- DQ = Dynamic Range Quantization
- FP32 = Floating Point 32
- FP16 = Floating Point 16
- INT8 = Integer
- TPU = Tensor Processing Unit
- TFJS = Tensorlfow javascript
- TF-TRT = ensorFlow-Tensor Run Time
- ONNX = Open Neural Network Exchange
1. Image ClassificationPermalink
Number in the tables below is from the main repository
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4 | Efficientnet | ✔️ | ✔️ | |||||||||
10 | Mobilenetv3 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
11 | Mobilenetv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
16 | Efficientnet-lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
70 | age-gender-recognition | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
83 | Person_Reidentification | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
87 | DeepSort | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
124 | person-attributes-recognition-crossroad-0230 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
125 | person-attributes-recognition-crossroad-0234 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
126 | person-attributes-recognition-crossroad-0238 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
175 | face-recognition-resnet100-arcface-onnx | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
187 | vehicle-attributes-recognition-barrier-0039 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
188 | vehicle-attributes-recognition-barrier-0042 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
191 | anti-spoof-mn3 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
192 | open-closed-eye-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
194 | face_recognizer_fast | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
195 | person_reid_youtu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
199 | NSFW | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
244 | FINNger | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
256 | SFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
257 | PiCANet | ✔️ | ||||||||||
259 | Emotion_FERPlus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
290 | AdaFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
317 | MobileOne | |||||||||||
346 | facial_expression_recognition_mobilefacenet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
379 | PP-LCNetV2 | ✔️ | ✔️ |
2. 2D Object DetectionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2 | Mobilenetv3-SSD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
6 | Mobilenetv2-SSDlite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
8 | Mask_RCNN_Inceptionv2 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
18 | EfficientDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
23 | Yolov3-nano | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
24 | Yolov3-lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
31 | Yolov4 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
34 | SSD_Mobilenetv2_mnasfpn | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
38 | SSDlite_MobileDet_edgetpu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
39 | SSDlite_MobileDet_cpu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
42 | Centernet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
45 | SSD_Mobilenetv2_oid_v4 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
46 | Yolov4-tiny | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
47 | SpineNetMB_49 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
51 | East_Text_Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
54 | KNIFT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
56 | TextBoxes++ with dense blocks, separable convolution and Focal Loss | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
58 | keras-retinanet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
59 | Yolov5 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
72 | NanoDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
73 | RetinaNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
74 | Yolact | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
85 | Yolact_Edge | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
89 | DETR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
103 | EfficientDet_lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
116 | DroNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
123 | YOLOR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
132 | YOLOX | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
143 | RAPiD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
145 | text_detection_db | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
151 | object_detection_mobile_object_localizer | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
169 | spaghettinet_edgetpu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
174 | PP-PicoDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
178 | vehicle-detection-0200 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
1 | person-detection-0202 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
180 | YOLOv5-Lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
183 | pedestrian-detection-adas-0002 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
184 | pedestrian-and-vehicle-detector-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
185 | person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
186 | person-vehicle-bike-detection-crossroad-1016 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
189 | vehicle-license-plate-detection-barrier-0106 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
190 | person-detection-asl-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
197 | yolact-resnet50-fpn | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
198 | YOLOF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
221 | YOLACT-PyTorch | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
226 | CascadeTableNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
262 | ByteTrack | |||||||||||
264 | object_localization_network | |||||||||||
307 | YOLOv7 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
308 | FastestDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
329 | YOLOX-PAI | |||||||||||
331 | YOLOv5L6_Ball | |||||||||||
332 | CrowdDet | |||||||||||
334 | DAMO-YOLO | |||||||||||
336 | PP-YOLOE-Plus | |||||||||||
337 | FreeYOLO | |||||||||||
341 | YOLOv6 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
356 | EdgeYOLO | |||||||||||
376 | RT-DETR | |||||||||||
386 | naruto_handsign_detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
3. 3D Object DetectionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
36 | Objectron | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
63 | 3D BoundingBox estimation for autonomous driving | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
107 | SFA3D | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
263 | EgoNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
321 | DID-M3D | |||||||||||
363 | YOLO-6D-Pose | ✔️ | ✔️ |
4. 2D/3D Face DetectionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
25 | Head_Pose_Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
30 | BlazeFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
32 | FaceMesh | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
40 | DSFD_vgg | ✔️ | ✔️ | |||||||||
41 | DBFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
43 | Face_Landmark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
49 | Iris_Landmark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
95 | CenterFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
96 | RetinaFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
106 | WHENet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
129 | SCRFD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
130 | YOLOv5_Face | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
134 | head-pose-estimation-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
144 | YuNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
227 | face-detection-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
250 | Face-Mask-Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
282 | face_landmark_with_attention | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
289 | face-detection-0100 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
293 | Lightweight-Head-Pose-Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
300 | 6DRepNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
301 | YOLOv4_Face | |||||||||||
302 | SLPT | |||||||||||
303 | FAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
304 | SynergyNet | |||||||||||
305 | DMHead | |||||||||||
311 | HHP-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
319 | ACR-Loss | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
322 | YOLOv7_Head | |||||||||||
345 | YOLOv8 | |||||||||||
383 | DirectMHP | ✔️ | ✔️ | |||||||||
387 | YuNetV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
390 | BlendshapeV2 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
399 | RetinaFace_MobileNetv2 | |||||||||||
410 | FaceMeshV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
5. 2D/3D Hand DetectionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
27 | Minimal-Hand | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
33 | Hand_Detection_and_Tracking | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
94 | hand_recrop | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
403 | trt_pose_hand |
6. 2D/3D Human/Animal Pose EstimationPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3 | Posenet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
7 | Mobilenetv2_Pose_Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
29 | Human_Pose_Estimation_3D | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
53 | BlazePose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
65 | ThreeDPoseUnityBarracuda | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
80 | tf_pose_estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
84 | EfficientPose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
88 | Mobilenetv3_Pose_Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
115 | MoveNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
137 | MoveNet_MultiPose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
156 | MobileHumanPose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
157 | 3DMPPE_POSENET | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
265 | PoseAug | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
268 | Lite-HRNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
269 | Higher-HRNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
271 | HRNet | |||||||||||
333 | E2Pose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
350 | P-STMO | |||||||||||
355 | MHFormer | ✔️ | ✔️ | |||||||||
365 | HTNet | ✔️ | ✔️ | |||||||||
392 | STCFormer | ✔️ | ✔️ | |||||||||
393 | RTMPose_WholeBody | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
394 | RTMPose_Animal | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
402 | trt_pose | |||||||||||
412 | pytorch_cpn | ✔️ | ✔️ |
7. Depth Estimation from Monocular/Stereo ImagesPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
9 | Multi-Scale Local Planar Guidance for Monocular Depth Estimation | |||||||||||
14 | tf-monodepth2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
28 | struct2depth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
64 | Dense Depth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
66 | Footprints | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
67 | MiDaS | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
81 | MiDaS v2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
135 | CoEx | ✔️ | ||||||||||
142 | HITNET | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
146 | FastDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
147 | PackNet-SfM | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
148 | LapDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
149 | depth_estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
150 | MobileStereoNet | |||||||||||
153 | MegaDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
158 | HR-Depth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
159 | EPCDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
160 | msg_chn_wacv20 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
162 | PyDNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
164 | MADNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
165 | RealtimeStereo | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
166 | Insta-DM | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
167 | DPT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
173 | MVDepthNet | ✔️ | ||||||||||
202 | stereoDNN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
203 | SRHNet | |||||||||||
210 | SC_Depth_pl | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
211 | Lac-GwcNet | |||||||||||
219 | StereoNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
235 | W-Stereo-Disp | |||||||||||
236 | A-TVSNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
239 | CasStereoNet | |||||||||||
245 | GLPDepth | ✔️ | ||||||||||
258 | TinyHITNet | ✔️ | ||||||||||
266 | ACVNet | ✔️ | ||||||||||
280 | GASDA | |||||||||||
284 | CREStereo | |||||||||||
292 | Graft-PSMNet | |||||||||||
294 | FSRE-Depth | ✔️ | ||||||||||
296 | MGNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
312 | NeWCRFs | |||||||||||
313 | PyDNet2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
327 | EMDC | |||||||||||
338 | Fast-ACVNet | |||||||||||
358 | CGI-Stereo | ✔️ | ✔️ | |||||||||
362 | ZoeDepth | |||||||||||
364 | IGEV | |||||||||||
371 | Lite-Mono | |||||||||||
384 | TCMonoDepth | |||||||||||
397 | MiDaSv3.1 |
8. Semantic SegmentationPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | deeplabv3 | ✔️ | ||||||||||
15 | Faster-Grad-CAM | ✔️ | ✔️ | |||||||||
20 | EdgeTPU-Deeplab | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
21 | EdgeTPU-Deeplab-slim | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
26 | Mobile-Deeplabv3-plus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
35 | BodyPix | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
57 | BiSeNetV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
60 | Hair Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
61 | U^2-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
69 | ENet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
75 | ERFNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
78 | MODNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
82 | MediaPipe_Meet_Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
104 | DeeplabV3-plus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
109 | Selfie_Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
136 | road-segmentation-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
138 | BackgroundMattingV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
181 | models_edgetpu_checkpoint_and_tflite_vision_segmentation-edgetpu_tflite_default_argmax | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
182 | models_edgetpu_checkpoint_and_tflite_vision_segmentation-edgetpu_tflite_fused_argmax | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
196 | human_segmentation_pphumanseg | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
201 | CityscapesSOTA | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
206 | Matting | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
228 | Fast-SCNN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
238 | SUIM-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
242 | RobustVideoMatting | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
246 | SqueezeSegV3 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
267 | LIOT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
287 | Topformer | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
295 | SparseInst | ✔️ | ||||||||||
299 | DGNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
313 | IS-Net | |||||||||||
335 | PIDNet | |||||||||||
343 | PP-MattingV2 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
347 | RGBX_Semantic_Segmentation | |||||||||||
369 | Segment_Anything | |||||||||||
380 | Skin-Clothes-Hair-Segmentation-using-SMP | ✔️ | ✔️ | |||||||||
391 | MagicTouch | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
405 | Ear_Segmentation |
9. Anomaly DetectionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
5 | One_Class_Anomaly_Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
99 | Efficientnet_Anomaly_Detection_Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
10. ArtisticPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
17 | Artistic-Style-Transfer | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
19 | White-box-Cartoonization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
37 | First_Neural_Style_Transfer | ✔️ | ✔️ | |||||||||
44 | Selfie2Anime | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
50 | AnimeGANv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
62 | Facial Cartoonization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
68 | Colorful_Image_Colorization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
101 | arbitrary_image_stylization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
113 | Anime2Sketch | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
161 | EigenGAN-Tensorflow | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
193 | CoCosNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
11. Super ResolutionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
12 | Fast_Accurate_and_Lightweight_Super-Resolution | ✔️ | ✔️ | |||||||||
22 | Learning_to_See_Moving_Objects_in_the_Dark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
71 | Noise2Noise | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
76 | Deep_White_Balance | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
77 | ESRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
79 | MIRNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
86 | Defocus Deblurring Using Dual-Pixel | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
90 | Ghost-free_Shadow_Removal | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
111 | SRN-Deblur | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
112 | DeblurGANv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
114 | Two-branch-dehazing | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
133 | Real-ESRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
152 | DeepLPF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
170 | Learning-to-See-in-the-Dark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
171 | Fast-SRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
172 | Real-Time-Super-Resolution | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
176 | StableLLVE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
200 | AGLLNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
204 | HINet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
205 | MBLLEN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
207 | GLADNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
208 | SAPNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
209 | MSBDN-DFF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
212 | GFN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
213 | TBEFN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
214 | EnlightenGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
215 | AOD-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
216 | Zero-DCE-TF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
217 | RUAS | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
218 | DSLR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
220 | HEP | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
222 | LFT | |||||||||||
223 | DA_dahazing | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
224 | Y-net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
225 | DRBL | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
230 | Single-Image-Desnowing-HDCWNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
231 | DRBL | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
232 | MIMO-UNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
234 | FBCNN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
240 | BSRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
241 | SCL-LLE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
243 | Zero-DCE-improved | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
249 | Real-CUGAN | ✔️ | ||||||||||
251 | AU-GAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
253 | TransWeather | ✔️ | ||||||||||
261 | EfficientDerain | |||||||||||
270 | HWMNet | |||||||||||
275 | FD-GAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
277 | EDN-GTM | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
281 | IMDN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
283 | UIE-WD | |||||||||||
285 | Decoupled-Low-light-Image-Enhancement | |||||||||||
286 | SCI | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
315 | Illumination-Adaptive-Transformer | |||||||||||
316 | night_enhancement | |||||||||||
320 | Dehamer | |||||||||||
323 | Stripformer | |||||||||||
325 | DehazeFormer | |||||||||||
344 | XYDeblur | |||||||||||
348 | Bread | |||||||||||
348 | PMN | |||||||||||
351 | RFDN | |||||||||||
352 | MAXIM | ✔️ | ✔️ | |||||||||
353 | ShadowFormer | |||||||||||
354 | DEA-Net | ✔️ | ✔️ | |||||||||
359 | MSPFN | ✔️ | ✔️ | |||||||||
361 | KBNet | |||||||||||
367 | FLW-Net | |||||||||||
368 | C2PNet | |||||||||||
370 | Semantic-Guided-Low-Light-Image-Enhancement | |||||||||||
372 | URetinex-Net | |||||||||||
375 | SCANet | |||||||||||
377 | DRSformer | |||||||||||
385 | PairLIE | |||||||||||
389 | WGWS-Net | |||||||||||
396 | MixDehazeNet | |||||||||||
400 | CSRNet | |||||||||||
404 | HDR-Transformer | |||||||||||
409 | nighttime_dehaze | |||||||||||
411 | UDR-S2Former_deraining |
12. Sound ClassifierPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
13 | ml-sound-classifier | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
97 | YAMNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
98 | SPICE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
118 | Speech-enhancement | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
120 | FRILL | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
177 | BirdNET-Lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
381 | Whisper | |||||||||||
382 | Light-SERNet | ✔️ | ✔️ |
13. Natural Language ProcessingPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
48 | Mobile_BERT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
121 | GPT2/DistillGPT2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
122 | DistillBert | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
14. Text RecognitionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
52 | Handwritten_Text_Recognition | ✔️ | ✔️ | |||||||||
55 | Handwritten_Japanese_Recognition | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
93 | ocr_japanese | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
15. Action RecognitionPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
92 | weld-porosity-detection-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
247 | PoseC3D | |||||||||||
248 | MS-G3D |
16. InpaintingPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
100 | HiFill | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
163 | MST_inpainting | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
273 | OPN(Onion-Peel Networks) | |||||||||||
274 | DeepFillv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
17. GANPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
105 | MobileStyleGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
310 | attentive-gan-derainnet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
18. TransformerPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
127 | dino | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
19. OthersPermalink
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
91 | gaze-estimation-adas-0002 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
102 | Coconet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
108 | HAWP | |||||||||||
110 | L-CNN | |||||||||||
117 | DTLN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
119 | M-LSD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
131 | CFNet | |||||||||||
139 | PSD-Principled-Synthetic-to-Real-Dehazing-Guided-by-Physical-Priors | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
140 | Ultra-Fast-Lane-Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
141 | lanenet-lane-detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
154 | driver-action-recognition-adas-0002-encoder | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
155 | driver-action-recognition-adas-0002-decoder | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
167 | LSTR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
229 | DexiNed | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
233 | HRNet-for-Fashion-Landmark-Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
237 | piano_transcription | ✔️ | ✔️ | |||||||||
254 | FullSubNet-plus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
260 | KP2D | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
272 | CSFlow | |||||||||||
276 | HybridNets | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
278 | DWARF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
279 | F-Clip | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
288 | perceptual-reflection-removal | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
291 | SeAFusion | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
297 | GazeNet | |||||||||||
298 | DEQ-Flow | |||||||||||
306 | GMFlowNet | |||||||||||
309 | ImageForensicsOSN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
318 | pips | |||||||||||
324 | Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 | |||||||||||
326 | YOLOPv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
328 | Stable_Diffusion | |||||||||||
339 | DeepLSD | |||||||||||
342 | ALIKE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
357 | Unimatch | ✔️ | ✔️ | |||||||||
360 | PARSeq | ✔️ | ✔️ | |||||||||
366 | text_recognition_CRNN | ✔️ | ✔️ | |||||||||
373 | LiteTrack | ✔️ | ✔️ | |||||||||
374 | LaneSOD | |||||||||||
378 | P2PNet_tfkeras | ✔️ | ✔️ | |||||||||
388 | LightGlue | |||||||||||
398 | L2CS-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
401 | CLRerNet | |||||||||||
406 | DeDoDe | ✔️ | ✔️ | |||||||||
407 | Generalizing_Gaze_Estimation | ✔️ | ✔️ | |||||||||
408 | UAED | |||||||||||
413 | DocShadow | ✔️ |
4. Reference articlesPermalink
- Pinto Model Zoo
- [deeplab] what’s the parameters of the mobilenetv3 pretrained model?
- When you want to fine-tune DeepLab on other datasets, there are a few cases
- [deeplab] Training deeplab model with ADE20K dataset
- Running DeepLab on PASCAL VOC 2012 Semantic Segmentation Dataset
- Quantize DeepLab model for faster on-device inference
- https://github.com/tensorflow/models/blob/main/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md
- https://github.com/tensorflow/models/blob/main/research/deeplab/g3doc/quantize.md
- the quantized form of Shape operation is not yet implemented
- Post-training quantization
- Converter command line reference
- Quantization-aware training
- Converting a .pb file to .meta in TF 1.3
- Minimal code to load a trained TensorFlow model from a checkpoint and export it with SavedModelBuilder
- How to restore Tensorflow model from .pb file in python?
- Error with tag-sets when serving model using tensorflow_model_server tool
- ValueError: No ‘serving_default’ in the SavedModel’s SignatureDefs. Possible values are ‘name_of_my_model’
- Configure input_map when importing a tensorflow model from metagraph file
- TFLite Model Benchmark Tool
- How to install Ubuntu 19.10 aarch64 (64bit) on RaspberryPi4
- https://github.com/rwightman/posenet-python.git
- https://github.com/sayakpaul/Adventures-in-TensorFlow-Lite.git
Author
Dr Hari Thapliyaal
dasarpai.com
linkedin.com/in/harithapliyal
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