PINTO0309/PINTO_model_zoo

何を解決するか

AIモデルを異なるソフトウェアフレームワーク（例：PyTorchからTensorFlowへ）間で変換し、特定のハードウェア（例：スマートフォンやEdge TPU）向けに最適化することは、通常、複雑で手作業が必要なプロセスです。このプロジェクトは、開発者が自らこの作業を行わずに済むように、あらかじめ変換済みかつ量子化済みのモデルのコレクションを提供します。

動作方法

このリポジトリは「モデルズー」として機能し、複数のフォーマット間で相互変換された幅広いニューラルネットワークモデルを格納しています。以下の広範なフレームワークとランタイムをサポートしています：

• TensorFlow / TensorFlow Lite（Float32、Float16、INT8の量子化を含む）
• PyTorch
• ONNX
• OpenVINO
• CoreML
• TFJS（TensorFlow.js）
• EdgeTPU

対象ユーザー

既存のAIモデルをエッジデバイス、モバイルアプリ、または特定のハードウェアアクセラレータにデプロイする必要がある開発者や研究者。

主な特徴

• 広範なフォーマット対応：.tflite、.h5、.pb、.onnx、.mlmodel などのフォーマットでモデルを提供。
• 量子化オプション：性能と精度のバランスを取るために、Weight、Integer、Full Integer、Float16 などのさまざまな量子化レベルを提供。
• 多様なモデルライブラリ：EfficientNet、MobileNet、YOLOのバリエーションなど、画像分類および2Dオブジェクト検出用の多数のモデルを含む。
• ハードウェア最適化：EdgeTPUおよびRaspberry Pi向けに最適化されたモデルを特別に含む。