[人工智能]10大机器视觉和AI模型库

AI社区慷慨地分享代码、模型架构，甚至在大型数据集上预训练好的模型。我们站在巨人的肩膀上，这就是为什么行业会如此广泛地采用人工智能的原因。

当我们开始一个计算机视觉项目时，我们首先找到能部分解决我们问题的模型。

假设想要构建一个安防应用，该应用主要是检测规定区域的行人。首先，检查是否存在公开可用的行人检测模型可以直接使用，如果存在，您就不需要训练一个新的模型。如果没有，试验公开模型便于了解选择哪个模型结构进行微调或迁移学习。

本文，我们将学习关于计算机视觉、机器学习和人工智能模型的免费资源。

1. Papers With Code

Papers With Code 的目的是创建一个免费和开源的资源，包括机器学习论文、代码、数据集、方法和评估表。

平台定期更新计算机视觉和人工智能其他子领域的最新论文和资源。

1.1使用筛选条件缩小搜索结果

有了大量的机器学习任务、数百篇研究论文和代码实现，你将有大量的信息要筛选，但平台上周到的过滤功能可以帮助你。

1.2 Benchmarks

对于一个特定的任务，您可以查看在该任务的state-of-the-art 模型,它是表现最好的。

1.3 Datasets

除此之外，Papers With Code 提供了大量公开的数据集。

使用Papers With Code ，你可以比较大量的解决方案，从中找到一个适合你的。

2. ModelZoo.co

ModelZoo.co由谷歌的研究员Jing Yu Koh创建，为深度学习研究人员快速找到适合不同平台和任务的预训练模型。

该网站定期更新，并提供筛选功能，根据您使用的机器学习框架或手头任务的类别找到合适的模型。

对我们最有用的两个类别是：

1. Computer Vision
   2. Generative Models

3. Open Model Zoo

Open Model Zoo为OpenVINO?工具包的提供了各种免费的、高度优化的预先训练的深度学习模型，能在英特尔cpu、gpu和vpu上运行得非常快。

该存储库包含超过200个神经网络模型，用于任务包括目标检测、分类、图像分割、手写识别、文本到语音、姿态估计等。

有两种模型:

• 1.Intel’s Pre-Trained Models:英特尔的团队训练了这些模型，并对它们进行了优化，以便通过OpenVINO运行。可以查看文档了解模型的准确性和性能。
• 2.Public Pre-Trained Models:这些是由AI社区创建的模型，可以使用OpenVINO模型优化器轻松地转换为OpenVINO格式，可以查看文档的模型速度和准确性。

需要在device support page 查看，以确保模型与你想要运行它的设备兼容。

Open Model Zoo还提供了大量demo程序，并附有运行说明。您可以将这些应用程序作为模板来构建应用程序。

您还可以使用Model Analyzer获得更多关于模型的信息，如内存消耗、稀疏性、Gflop等。请记住，Model Analyzer只适用于 Intermediate Representation (IR) 格式的模型。

如果你刚刚开始使用OpenVino Toolkit，可以参考代码openvinotoolkit/openvino_notebook学习。可以利用jupyter notebooks快速使用OpenVino工具包和model zoo中的模型。

此外，它还提供了在模型上执行任务的工具，如下载、转换和量化。

4. TensorFlow Model Garden

TensorFlow是一个端到端开放源代码的机器学习平台，可以说是最流行的ML框架。

TensorFlow Model Garden 是一个包含许多state-of-the-art(SOTA)模型的仓库。有三种模型。

• Official:这个集合中的模型被维护、测试，并使用最新的TensorFlow API保持更新。
• Research:该集合中的模型可能使用Tensorflow 1或2，并由研究人员维护。
• Community:模型是由社区维护的模型。

这个模型库提供默认配置、数据集和可用fine-tuning model checkpoints，从而方便构建和训练模型

为了帮助您重现训练结果，还提供了可用模型的训练日志。

TensorFlow用户可以利用提供的模型，并将它们作为参考来训练他们的模型或从checkpoints对模型进行微调。

5. TensorFlow Hub

从图像分类，文本识别，音频和视频动作识别，在TensorFlow Hub平台上可以方便浏览训练好的模型和数据集，这些模型来源于TensorFlow生态系统。

与TensorFlow Model Garden不同，TensorFlow Hub上模型是现成的，模型是以黑盒模型提供输入输出。

为模型提供了所有的部署细节，比如输入和输出格式、使用的数据集和预期的性能指标，以帮助你选择最佳模型。 一些模型还提供了示例notebooks和交互式web体验，可以轻松地使用它们。

可用模型的通用格式是SavedModel、TFLite或TF.js格式，这些格式直接在代码中应用，参考tensorflow_hub library。 它可以让你用最少的代码从TensorFlow Hub下载和使用TensorFlow程序中的可用模型。

TensorFlow Hub是一个开放的社区，所以模型的集合一直在增长，并且更多的模型将会供我们使用。

6. MediaPipe Models

MediaPipe是一个开源的、跨平台的机器学习框架，由谷歌研究人员开发。 它提供了可定制的ML解决方案。

尽管Mediapipe项目仍处于Alpha阶段，但它的解决方案已经部署到我们使用的许多日常应用程序中。 谷歌的“动态静止”和Youtube的“隐私模糊”功能就是这样的例子。

除了轻量级和惊人的快速性能外，MediaPipe还支持跨平台兼容性。 其思想是一次性构建一个ML模型，然后将其部署到不同的平台和设备上，得到可重复的结果。

它支持Python、C、Javascript、Android和IOS平台。

Medipipe模型集合为不同的任务提供了随时可用的感知模型。

最流行的解决方案是 Face mesh(人脸关键点模型)，姿态检测，头发分割，KNIFT(特征匹配)等。

模型卡是为每个可用的模型提供的，包含关于该模型的所有细节。

Mediapipe还提供了一个可在线使用的Model可视化工具，帮助理解其机器学习推理pipelines的整体行为。 下面是现有的Face Detection模型的图结构。

凭借其快速性能和硬件兼容性，Mediapipe可以很好地适合大多数实时视觉解决方案。

7. Awesome CoreML Models
苹果的CoreML库允许iOS、macOS、tvOS或watchOS开发人员利用人工智能的力量创建有趣和令人兴奋的应用程序。 它从iOS 11开始就存在了，并以某种形式被整合到许多即将到来的应用中。

Awesome-CoreML-Models存储库包含了苹果CoreML库支持的机器学习模型集合。 这些模型以CoreML格式提供，在基于CoreML的应用程序中不需要后处理或转换。

除了可用的模型，许多模型格式可以转换为coreML格式。 支持的格式包括Tensorflow、Caffe、Keras、XGBoost、Scikit-learn、MXNet、LibSVM、Torch7等。

8. Jetson Zoo

来自Nvidia的嵌入式计算板Jetson是嵌入式平台社区部署AI应用的热门选择。 Jetson可以运行各种高级网络，包括流行的ML框架的完整原生版本，如TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、Keras、MXNet等.

Jetson Model Zoo包含各种DNN模型，用于在Nvidia Jetson上进行推理，支持TensorRT。 它包括模型和模型原始源的代码示例的链接。

model zoo还提供了在Nvidia Jetson上测试的不同模型的推断基准，并与其他流行的嵌入式开发板(如树莓派、英特尔神经计算棒和谷歌边缘TPU开发板)进行了比较。

考虑到Jetson是最强大的嵌入式平台之一，Jetson模型model zoo是部署任何嵌入式应用程序的一个很好的资源。

9. Pinto Model Zoo

PINTO Model Zoo 是由Katsuya Hyodo创建的，他是一名程序员，也是英特尔软件创新计划的成员。 它是一个分享Tensorflow训练模型的调优结果的存储库。

该model zoo 包含252个优化模型，涵盖了机器学习的广泛领域。
所提供的模型已经使用各种技术进行了优化，如训练后量化(权重量化、整数量化、全整数量化、浮点16量化)和量化感知训练。

模型可用于许多不同的平台，如TensorFlow Lite, OpenVINO, CoreML, TensorFlow.js, TF-TRT, MediaPipe, ONNX。 如果你想要流行的ML模型的优化版本，Pinto Model Zoo 是首选资源。

10. ONNX model zoo

ONNX Model Zoo 是一个预先训练的集合，state-of-art 模型包含在ONNX格式中

Open Neural Network Exchange (ONNX)是由社区成员贡献的一种表示机器学习模型的开放标准格式。 它提供了互操作性的好处，使您能够将首选的框架与所选的推理引擎一起使用。 您可以将它看作是所有流行的ML框架相互通信的通用模型语言。

它包含了不同领域中许多不同任务的模型:

视觉

• 图像分类
• 目标检测与图像分割
• 姿态，面部和手势分析
• 图像处理

语言

• 机器理解
• 机器翻译
• 语言模型

其他

• 视觉问答和对话
• 语音和音频处理
• 其他有趣的模型

对模型训练和训练模型的运行推断配有jupyter notebook代码，并包括训练数据集的链接和描述模型架构的原始论文。

11. BONUS: Modelplace.AI

Modelplace. AI是机器学习模型的市场，也是社区分享定自定义训练模型的平台。 它为各种计算机视觉任务提供了越来越多的模型，包括分类、目标检测、姿态估计、分割或文本检测。

11.1 通过网络接口对模型进行体验

Modelplace.AI其他模型库的一个重要区别在于，你可以使用他们的web界面来体验你喜欢的模型，并输入自定义图像。 还可以在standard benchmark上比较执行类似任务的模型。

11.2 Cloud API

Modelplace.AI提供了一个方便的云API，您可以在桌面、移动或边缘应用程序中使用

11.3导入模型作为Python wheel

或者，您可以根据您想要部署它的平台，选择下载该模型的优化版本。对于Python环境，它们将模型打包为Python wheel，这样您只需几行代码就可以快速启动并运行模型。

结论

无论何时开始使用机器学习应用程序，都要充分利用这些资源，并检查是否存在可以使用或构建的类似模型，而不是从头开始训练模型以加快开发和部署过程。

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