pssm-distil Python

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原始仓库地址：https://github.com/qinwang-ai/pssm-distil.git

之江天枢 / pix2pixHD Python

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Implementation of pix2pixHD with Oneflow framework. This work is based on two repo: pix2pixHD and CelebAMask-HQ.

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/pix2pix-hd.git

之江天枢 / Dubhe Java

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"天枢人工智能开源平台"（简称："天枢平台"）是由之江实验室牵头，联合北京一流科技等共同打造的具有自主知识产权的人工智能开源平台。整个平台由一站式AI模型开发平台、高性能深度学习框架和模型炼知框架三大子系统组成。 其中， "一站式AI模型开发平台"面向AI模型生产的生命周期，提供了包括数据处理、模型开发、模型训练和模型管理等功能，方便用户一站式构建AI算法。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/Dubhe.git

之江天枢 / Atlas_APP Python

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KAmalEngine（KAE）的目的是为知识合并和可转移性估计建立一个轻量级的算法包。 特性 - 知识融合和提炼算法 - 易于使用的多任务训练界面 - 基于归因图的深度模型转移性估计 - 预先定义的回调和指标用于评估和可视化

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/Atlas_APP.git

之江天枢 / model_script_library Python

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在这个版本中，我们提供了几个基于OneFlow的计算机视觉应用，包括: - Re-ID - DCGAN - Pix2Pix - SRGAN - Face Segmentation - Action Recognition - Restrack - TTSR - AP3D - GhostNet - HRNet - LeNet - Scnet - poseNet - TCA

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/Model_Script_Library.git

之江天枢 / oneflow-benchmark Python

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这个资源库提供了OneFlow深度学习的基准例子，用于CV、CTR和NLP，更多的模型正在进行中，准备好后将在这里提供。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/OneFlow-Benchmark.git

之江天枢 / models Python

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使用 OneFlow 构建的模型和示例。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/models.git

之江天枢 / oneflow_face Python

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介绍如何在 OneFlow 中训练 InsightFace，并在验证数据集上对训练好的网络进行验证。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/oneflow_face.git

之江天枢 / oneflow_yolov3 Python

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YOLO系列的算法(经典的v1~v3)，是单阶段目标检测网络的开山鼻祖，YOLO—You only look once，表明其单阶段的特征，正是由于网络简单，单阶段的效率较快，使其区别于Faster-RCNN为代表的两阶段目标检测器，从一开始推出至今，便以速度快和较高的准确率而风靡目标检测领域，受到广泛使用和好评。 而Yolov3是其中的经典和集大成者(当然官方最近也推出了yolov4)，其以融合了残差网络的Darknet-53为骨干网络，融合了多尺度，3路输出的feature map，上采样等特点，使其模型精度和对小目标检测能力都大为提升。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/oneflow_yolov3.git

之江天枢 / oneflow-model-compression Python

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炼知技术平台是一个模型压缩平台，包含剪枝、量化、知识蒸馏等一系列模型压缩策略。 提供完整的模型压缩解决方案，可用于各种类型的自然语言和计算机视觉场景，如文本分类、推理，图像分类等。 另外，平台在不断完善各种压缩策略在经典开源任务的Benchmark，以便用户参考。 同时，平台也提供各种压缩策略的功能算子，方便用户使用、复现最新的论文方法，以及利用压缩算子进行二次开发。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/Oneflow-Model-Compression.git