ML Model Respository from Pinto0309
ML Model Repository from Pinto0309
Introduction
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 training 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 Formats
- 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 Classification
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 Detection
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 Detection
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 Detection
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 Detection
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 Estimation
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 Images
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 Segmentation
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 Detection
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. Artistic
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 Resolution
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 Classifier
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 Processing
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 Recognition
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 Recognition
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. Inpainting
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. GAN
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
105 | MobileStyleGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
310 | attentive-gan-derainnet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
18. Transformer
No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
127 | dino | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
19. Others
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 articles
- 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