PINTO0309/PINTO_model_zoo

해결하는 문제

다양한 소프트웨어 프레임워크(예: PyTorch에서 TensorFlow로) 간에 AI 모델을 변환하고, 특정 하드웨어(예: 스마트폰 또는 Edge TPU)에 최적화하는 작업은 일반적으로 복잡하고 수작업이 필요한 과정입니다. 이 프로젝트는 개발자가 스스로 이러한 작업을 하지 않아도 되도록 사전 변환 및 사전 양자화된 모델의 컬렉션을 제공합니다.

작동 방식

이 리포지토리는 '모델 동물원'으로 기능하며, 여러 형식 간에 상호 변환된 다양한 신경망 모델을 저장합니다. 다음과 같은 광범위한 프레임워크와 런타임을 지원합니다:

• TensorFlow / TensorFlow Lite (Float32, Float16, INT8 양자화 포함)
• PyTorch
• ONNX
• OpenVINO
• CoreML
• TFJS (TensorFlow.js)
• EdgeTPU

대상 사용자

기존 AI 모델을 에지 디바이스, 모바일 애플리케이션, 또는 특정 하드웨어 가속기로 배포해야 하는 개발자 및 연구자들.

주요 특징

• 포맷 지원 다양성: .tflite, .h5, .pb, .onnx, .mlmodel 등의 포맷으로 모델 제공.
• 양자화 옵션: 성능과 정확도의 균형을 위해 Weight, Integer, Full Integer, Float16 등 다양한 양자화 수준 제공.
• 다양한 모델 라이브러리: EfficientNet, MobileNet, YOLO 변형 등 이미지 분류 및 2D 객체 탐지용 방대한 모델 포함.
• 하드웨어 최적화: EdgeTPU 및 Raspberry Pi에 최적화된 모델을 특별히 포함.