格式转换
ONNX、TensorRT、CoreML 等格式转换。
把 ONNX、PyTorch、Keras、CoreML 等格式的神经网络模型直接拖进浏览器就能看结构图，排查模型转换和层连接问题很方便。
跨平台高性能推理与训练加速引擎，可直接加载 ONNX 模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出，解决模型在不同硬件上高效部署的问题。
ONNX 是开放的机器学习模型交换格式标准，让 PyTorch、TensorFlow、Keras 等框架训练出的模型能互相转换、跨平台部署。
用深度学习快速准确地识别文件真实类型，不依赖扩展名，支持 MIME 检测，Rust 实现，可嵌入各类应用做内容安全与文件分类。
用小型专用模型搭建企业级 RAG 流水线的统一框架，覆盖文档解析、检索和智能体编排，适合在本地或私有环境部署。
NVIDIA 官方的高性能深度学习推理 SDK，能把训练好的模型在 NVIDIA GPU 上做极致加速和部署，适合追求低延迟高吞吐的生产推理场景。
把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。
预训练的企业级语音活动检测（VAD）模型，能精准切分音频中的说话段与静音段，支持 ONNX 和 PyTorch 部署，适合语音识别、语音指令等场景的前置处理。
在 Android 手机上本地跑 NLLB 模型的实时翻译 App，支持蓝牙耳机对话翻译，全程离线不联网也能用。
提供大量预训练、前沿的 ONNX 格式模型，可直接下载用于推理部署或迁移学习，省去自己转换和训练的成本。
用 TensorRT 网络定义 API 手写实现 YOLO、ResNet、Swin Transformer 等主流深度学习模型，并附 C++ 推理代码，方便直接部署到 NVIDIA GPU。
一条命令就能搭好包含 Caffe、Keras、MXNet 等主流框架的深度学习 Docker 环境，省去逐个配置依赖的麻烦。
在不同深度学习框架之间转换模型并可视化网络结构，支持 Caffe、Keras、MXNet、TensorFlow、PyTorch、ONNX、CoreML 等格式互转。
基于 Spark 的分布式机器学习库，把 LightGBM、深度学习、认知服务等算法封装成易用 API，让大数据场景下的训练和推理可以直接在集群上跑。
一个能自主感知上下文的桌面 AI 伴侣，通过实时屏幕视觉、窗口追踪和 ONNX 语音合成，配合带表情的悬浮界面与你互动。
100M 参数的多语言语音合成模型，能在 CPU 上实时推理，支持音色克隆和 48kHz 立体声输出，适合本地部署轻量 TTS。
收集大量预训练模型，并已转成 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFLite、CoreML 等格式，省去自己跨框架转换的麻烦。
一个轻量级 C++ AI 工具包，集成 100+ 模型，支持 MNN、ONNX Runtime 和 TensorRT 推理，覆盖目标检测、分割、Stable Diffusion、人脸融合等任务。
把 PyTorch 等导出的 ONNX 模型做图优化和算子融合，去掉冗余节点、简化计算图，方便部署和推理加速。
为 Transformers、Diffusers 等模型提供硬件加速与量化、ONNX 导出等优化工具，让推理和训练在各类硬件上跑得更快。
把 ONNX 模型直接转成 TensorRT 引擎的官方解析器，让训练好的模型能在 NVIDIA GPU 上做高性能推理部署。
基于 ONNX Runtime 和 DirectX 12 的图像/视频 AI 超分工具，带图形界面，支持 N 卡、A 卡和 Intel 显卡，可降噪、去压缩伪影，适合修复动漫和漫画素材。
用 Rust 写的轻量级推理引擎，能直接跑 TensorFlow 和 ONNX 模型，无需额外依赖，适合在边缘设备或嵌入式场景部署神经网络。
把 PyTorch、TorchScript 和 FX 模型编译成 TensorRT 引擎，在 NVIDIA GPU 上做推理加速，省去手写 TensorRT 网络的麻烦。
汇集计算机视觉方向的实战项目合集，覆盖 Python、C++、CUDA 和嵌入式部署，方便直接上手跑通检测、识别等模型并落地到 TensorRT 等推理环境。
把 TensorFlow、Keras、TensorFlow.js 和 TFLite 模型一键转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。
把 Keras、PyTorch、ONNX 训练好的神经网络模型自动转成 FPGA 可综合的 HLS 代码，方便在硬件上做低延迟推理。
在 CPU 上实时做人脸检测和面部关键点跟踪，附带 Unity 集成，适合做虚拟形象、动捕这类不需要 GPU 的场景。
用 C++ 写的轻量级 ONNX 推理库，靠流式加载把内存压到极低，能在树莓派 Zero 2 或 298MB 内存里跑 Stable Diffusion XL 1.0，桌面端也能跑 Mistral 7B。
用 AnimeGANv3 把照片或视频一键转成日漫风格，支持 Colab、ONNX、CoreML、TFLite 等多种部署格式，方便直接产出动画作品。
把 YOLOv8 的检测、分割、姿态模型导出为 ONNX 并用 TensorRT 加速推理，支持 Jetson 和 DeepStream 部署。
BiSeNet 语义分割网络的 PyTorch 实现，支持 Cityscapes、ADE20K、COCO-Stuff 数据集，并提供 ncnn、OpenVINO、TensorRT、Triton 等推理部署方案。
基于 ONNX/YOLOv8 和 DirectML 的通用 AI 瞄准辅助工具，为行动不便的玩家提供视觉对齐能力，用 C# 实现。
在树莓派等边缘设备上跑深度学习推理的网关，把模型部署到 IoT 终端并通过 MQTT 上报结果，省去云端往返。
把 ONNX 模型转成 TensorFlow 格式，方便在 TensorFlow 生态里直接加载和运行其他框架训练好的模型。
把 Keras、scikit-learn、LightGBM 等训练好的模型转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。
把 YOLO 全系列（v5 到 v12、YOLOX）模型转成 TensorRT 引擎做加速推理，内置 NMS 插件，省去自己写后处理的麻烦。
微软 Windows ML 的官方示例与工具集，帮助开发者在 Windows 上加载 ONNX 模型并调用系统内置的机器学习推理能力。
基于 YOLO 系列模型和 TensorRT 加速的 FPS 游戏自动瞄准工具，用 GPU 实时检测画面中的目标并驱动准星移动。
跨平台多媒体处理框架，支持 GPU 加速和异构调度，可把转码、AI 推理、算法模块和直播流处理串成一条流水线。
把 ONNX 模型一键转成 TFLite、TensorFlow、PyTorch 原生代码或 TorchScript，省去跨框架部署时手写转换脚本的麻烦。
为 Jetson Nano 准备的 Ubuntu 20.04 系统镜像，预装 CUDA、OpenCV、PyTorch、TensorFlow、TensorRT 等深度学习环境，省去在边缘设备上手动配置的麻烦。
本地优先的开源视频编辑器，创作者和 AI 智能体共用同一条真实时间线协作剪辑，支持自动字幕、AI 配音与音乐生成。
自动驾驶学习笔记，系统梳理感知、BEV、Transformer、规划控制等模块知识点，并整合行业优秀方案，帮读者快速建立自动驾驶技术体系。
对 ONNX 模型做图级优化的 Python 工具，通过算子融合、常量折叠等变换精简计算图，让推理更快、模型更小。
C++ 编写的机器学习框架，同时支持深度学习与传统算法，可加载 ONNX 模型，适合在 C++ 项目中集成训练与推理能力。
在 mpv 播放器里用轻量超分模型实时把动漫画面放大到 4K，基于 Real-ESRGAN 和 TensorRT 加速，看番时直接获得高清画质。
把 TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX 等模型一键转成飞桨格式，省去跨框架迁移时重写网络和权重的麻烦。
把 ONNX 模型直接转成 PyTorch 网络，方便在 PyTorch 里继续微调或调试，省去手工重搭结构的麻烦。
把微软 ONNX Runtime 封装成 Go 库，让 Go 程序能直接加载和推理 ONNX 模型，省去跨语言调用的麻烦。
用 C++ 把 YOLOv8 模型部署到 TensorRT 上做高性能推理，适合需要低延迟目标检测的工程落地场景。
基于 YOLO12 的 AI 瞄准辅助，支持所有 FPS/TPS 游戏，通过 TensorRT、CUDA 或 DirectML 在 GPU 上推理，并配合 Arduino、KMBox 等硬件实现鼠标控制。
纯 C++ 实时单目多人 3D 全身重建，输出带手部 70 关节骨架的 BVH 动作捕捉数据，ONNX + ggml 推理无需 Python。
离线文档全文检索工具，支持按正文而非文件名搜索 HWP、PDF、Office 等韩文文档，覆盖 Windows 和 macOS。
把 Depth Anything V3 单目深度估计模型封装成 ROS2 节点，用 TensorRT 加速推理，从相机图像直接输出米制深度图和点云。
把 scikit-learn 训练好的模型和 Pipeline 转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理加速。
面向单片机和微型计算机的轻量级深度学习库与推理框架，自带编译器，不绑定芯片厂商，可在 ESP32、Arduino 等边缘设备上跑模型。
把 ONNX 模型转成 Keras 或 TFLite 的转换工具，方便将 PyTorch 训练好的模型部署到移动端和嵌入式设备，还支持量化。
基于节点编辑器的图像处理应用，用拖拽连线的方式搭建和对比不同处理流程，适合做算法验证和效果比较。
一款 ONNX 模型优化工具，通过精简计算图和冗余节点来减小模型体积、提升推理速度，适合部署前做模型瘦身。