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MTGPU Model Zoo

简介​

本项目仓库链接:https://gitee.com/MooreThreads-AI-SOC/m1000_gpu_model_zoo

本项目旨在演示如何利用 MTGPU 和 torch_musa 进行模型推理加速,帮助开发者在 MTGPU 上快速上手开发和落地各种 AI 模型推理服务。

模型支持​

如果开发者有新的模型适配,欢迎提交 PR!

图像分类 Image Classification​

模型框架状态链接描述
VITPyTorch✅🔗Google Vision Transformer
NSFWPyTorch✅🔗NSFW 图像检测(基于 ViT)
Gender ClassificationPyTorch✅🔗性别分类(基于 ViT)
SWINPyTorch✅🔗分类 / 特征骨干网络(ViT)
EfficientNetPyTorch✅🔗轻量纯卷积模型(ConvNet)
DINOPyTorch✅🔗基于 DINOv2 训练的 ViT
CLIPPyTorch✅🔗OpenAI CLIP 模型
Chinese-CLIP-ViTPyTorch✅🔗中文 CLIP 模型
AlexNetONNX✅🔗ImageNet 分类
LeNetONNX✅🔗图像分类
MobileNet-V1PyTorch✅🔗边缘设备分类、检测、嵌入和分割模型
MobileNet-V3PyTorch✅🔗MobileNet V3
VGGPyTorch✅🔗图像分类 / 特征骨干网络

目标检测 Object Detection​

模型框架状态链接描述
yolov5PyTorch✅🔗Ultralytics YOLO 目标检测
yolov8PyTorch✅🔗Ultralytics YOLO 目标检测
yolov10PyTorch✅🔗Ultralytics YOLO 目标检测
yolov11PyTorch✅🔗Ultralytics YOLO 目标检测
ADAFACEPyTorch✅🔗人脸识别 CV 模型
EfficientDet-D0PyTorch✅🔗可扩展的高效目标检测
FasterRCNNONNX🚧🔗实时目标检测
RetinaFacePyTorch✅🔗单阶段密集人脸定位
SSD MobileNet-V2ONNX✅🔗现代卷积目标检测速度与精度权衡方案
DETR ResNet50PyTorch✅🔗基于卷积骨干的编码器-解码器 Transformer

分割模型 Segment Models​

模型框架状态链接描述
SAM2PyTorch✅🔗Segment Anything Model (Transformer)
DeepLabV3+PyTorch✅🔗基于 MobileNetV2 的 DeepLabV3+
FastSAMONNX✅🔗快速 Segment Anything Model

其它模型 Other Models​

模型框架状态链接描述
MediaPipe-HandONNX✅🔗实时手部检测
PP-OCRv5PaddlePaddle✅🔗PaddleOCR 团队文本检测模型
Unet-SegmentONNX✅🔗实时分割
SuperPointPyTorch✅🔗兴趣点检测与描述
Mask2FormerPyTorch✅🔗通用图像分割 Mask Transformer
CutiePyTorch🚧🔗视频目标分割
GTE BasePyTorch🚧🔗GTE 多语言通用文本表示模型
InsightFaceONNX✅🔗人脸分析
WhisperPyTorch🚧🔗自动语音识别(ASR)与语音翻译
ZipformerONNX🚧🔗k2-zipformer-streaming 中英语音识别模型
WespeakerONNX✅🔗说话人嵌入学习与验证

问题与反馈​

如果在开发或者使用 mtgpu_model_zoo 的过程中,遇到任何 bug 或者未支持的特性,请向仓库提交 issue。提交 issue 时,请给出复现问题的代码、报错 log,并打上对应标签。