ML Model Repository from Pinto0309 #
Introduction #
Using AI we can solve many kinds of tasks for this input can be text, structured data, image, video, audio, time-series, etc. To solve these problems we need to train model. These models may be computer vision, NLP, or traditional machine learning kind. There are hundreds of architectures and algorithms to solve business problems and create models. There a hundreds of different datasets that can be along with a particular architecture or algorithm to solve the problem. If you have any of these tasks then you can explore using these pre-trained models to solve your problem. There is a GitHub user “Katsuya Hyodo” with GitHub account “PINTO0309”. He has trained hundreds of models and created these pre-trained models for the community. You can scan and explore them from there. From there you can download the pre-trained models.
Supported Formats #
- WQ = Weight Quantization
- OV = OpenVINO IR
- CM = CoreML
- DQ = Dynamic Range Quantization
- FP32 = Floating Point 32
- FP16 = Floating Point 16
- INT8 = Integer
- TPU = Tensor Processing Unit
- TFJS = Tensorlfow javascript
- TF-TRT = ensorFlow-Tensor Run Time
- ONNX = Open Neural Network Exchange
1. Image Classification #
Number in the tables below is from the main repository
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 | Efficientnet | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 10 | Mobilenetv3 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 11 | Mobilenetv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 16 | Efficientnet-lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 70 | age-gender-recognition | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 83 | Person_Reidentification | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 87 | DeepSort | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 124 | person-attributes-recognition-crossroad-0230 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 125 | person-attributes-recognition-crossroad-0234 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 126 | person-attributes-recognition-crossroad-0238 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 175 | face-recognition-resnet100-arcface-onnx | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 187 | vehicle-attributes-recognition-barrier-0039 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 188 | vehicle-attributes-recognition-barrier-0042 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 191 | anti-spoof-mn3 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 192 | open-closed-eye-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 194 | face_recognizer_fast | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 195 | person_reid_youtu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 199 | NSFW | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 244 | FINNger | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 256 | SFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 257 | PiCANet | ✔️ | ||||||||||
| 259 | Emotion_FERPlus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 290 | AdaFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 317 | MobileOne | |||||||||||
| 346 | facial_expression_recognition_mobilefacenet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 379 | PP-LCNetV2 | ✔️ | ✔️ |
2. 2D Object Detection #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Mobilenetv3-SSD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 6 | Mobilenetv2-SSDlite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 8 | Mask_RCNN_Inceptionv2 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 18 | EfficientDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 23 | Yolov3-nano | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 24 | Yolov3-lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 31 | Yolov4 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 34 | SSD_Mobilenetv2_mnasfpn | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 38 | SSDlite_MobileDet_edgetpu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 39 | SSDlite_MobileDet_cpu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 42 | Centernet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 45 | SSD_Mobilenetv2_oid_v4 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 46 | Yolov4-tiny | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 47 | SpineNetMB_49 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 51 | East_Text_Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 54 | KNIFT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 56 | TextBoxes++ with dense blocks, separable convolution and Focal Loss | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 58 | keras-retinanet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 59 | Yolov5 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 72 | NanoDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 73 | RetinaNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 74 | Yolact | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 85 | Yolact_Edge | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 89 | DETR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 103 | EfficientDet_lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 116 | DroNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 123 | YOLOR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 132 | YOLOX | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 143 | RAPiD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 145 | text_detection_db | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 151 | object_detection_mobile_object_localizer | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 169 | spaghettinet_edgetpu | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 174 | PP-PicoDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 178 | vehicle-detection-0200 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 1 | person-detection-0202 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 180 | YOLOv5-Lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 183 | pedestrian-detection-adas-0002 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 184 | pedestrian-and-vehicle-detector-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 185 | person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 186 | person-vehicle-bike-detection-crossroad-1016 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 189 | vehicle-license-plate-detection-barrier-0106 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 190 | person-detection-asl-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 197 | yolact-resnet50-fpn | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 198 | YOLOF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 221 | YOLACT-PyTorch | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 226 | CascadeTableNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 262 | ByteTrack | |||||||||||
| 264 | object_localization_network | |||||||||||
| 307 | YOLOv7 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 308 | FastestDet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 329 | YOLOX-PAI | |||||||||||
| 331 | YOLOv5L6_Ball | |||||||||||
| 332 | CrowdDet | |||||||||||
| 334 | DAMO-YOLO | |||||||||||
| 336 | PP-YOLOE-Plus | |||||||||||
| 337 | FreeYOLO | |||||||||||
| 341 | YOLOv6 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 356 | EdgeYOLO | |||||||||||
| 376 | RT-DETR | |||||||||||
| 386 | naruto_handsign_detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
3. 3D Object Detection #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 36 | Objectron | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 63 | 3D BoundingBox estimation for autonomous driving | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 107 | SFA3D | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 263 | EgoNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 321 | DID-M3D | |||||||||||
| 363 | YOLO-6D-Pose | ✔️ | ✔️ |
4. 2D/3D Face Detection #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 25 | Head_Pose_Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 30 | BlazeFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 32 | FaceMesh | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 40 | DSFD_vgg | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 41 | DBFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 43 | Face_Landmark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 49 | Iris_Landmark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 95 | CenterFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 96 | RetinaFace | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 106 | WHENet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 129 | SCRFD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 130 | YOLOv5_Face | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 134 | head-pose-estimation-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 144 | YuNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 227 | face-detection-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 250 | Face-Mask-Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 282 | face_landmark_with_attention | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 289 | face-detection-0100 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 293 | Lightweight-Head-Pose-Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 300 | 6DRepNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 301 | YOLOv4_Face | |||||||||||
| 302 | SLPT | |||||||||||
| 303 | FAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 304 | SynergyNet | |||||||||||
| 305 | DMHead | |||||||||||
| 311 | HHP-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 319 | ACR-Loss | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 322 | YOLOv7_Head | |||||||||||
| 345 | YOLOv8 | |||||||||||
| 383 | DirectMHP | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 387 | YuNetV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 390 | BlendshapeV2 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 399 | RetinaFace_MobileNetv2 | |||||||||||
| 410 | FaceMeshV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
5. 2D/3D Hand Detection #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 27 | Minimal-Hand | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 33 | Hand_Detection_and_Tracking | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 94 | hand_recrop | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 403 | trt_pose_hand |
6. 2D/3D Human/Animal Pose Estimation #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | Posenet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 7 | Mobilenetv2_Pose_Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 29 | Human_Pose_Estimation_3D | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 53 | BlazePose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 65 | ThreeDPoseUnityBarracuda | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 80 | tf_pose_estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 84 | EfficientPose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 88 | Mobilenetv3_Pose_Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 115 | MoveNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 137 | MoveNet_MultiPose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 156 | MobileHumanPose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 157 | 3DMPPE_POSENET | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 265 | PoseAug | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 268 | Lite-HRNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 269 | Higher-HRNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 271 | HRNet | |||||||||||
| 333 | E2Pose | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 350 | P-STMO | |||||||||||
| 355 | MHFormer | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 365 | HTNet | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 392 | STCFormer | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 393 | RTMPose_WholeBody | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 394 | RTMPose_Animal | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 402 | trt_pose | |||||||||||
| 412 | pytorch_cpn | ✔️ | ✔️ |
7. Depth Estimation from Monocular/Stereo Images #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9 | Multi-Scale Local Planar Guidance for Monocular Depth Estimation | |||||||||||
| 14 | tf-monodepth2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 28 | struct2depth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 64 | Dense Depth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 66 | Footprints | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 67 | MiDaS | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 81 | MiDaS v2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 135 | CoEx | ✔️ | ||||||||||
| 142 | HITNET | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 146 | FastDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 147 | PackNet-SfM | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 148 | LapDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 149 | depth_estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 150 | MobileStereoNet | |||||||||||
| 153 | MegaDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 158 | HR-Depth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 159 | EPCDepth | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 160 | msg_chn_wacv20 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 162 | PyDNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 164 | MADNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 165 | RealtimeStereo | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 166 | Insta-DM | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 167 | DPT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 173 | MVDepthNet | ✔️ | ||||||||||
| 202 | stereoDNN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 203 | SRHNet | |||||||||||
| 210 | SC_Depth_pl | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 211 | Lac-GwcNet | |||||||||||
| 219 | StereoNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 235 | W-Stereo-Disp | |||||||||||
| 236 | A-TVSNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 239 | CasStereoNet | |||||||||||
| 245 | GLPDepth | ✔️ | ||||||||||
| 258 | TinyHITNet | ✔️ | ||||||||||
| 266 | ACVNet | ✔️ | ||||||||||
| 280 | GASDA | |||||||||||
| 284 | CREStereo | |||||||||||
| 292 | Graft-PSMNet | |||||||||||
| 294 | FSRE-Depth | ✔️ | ||||||||||
| 296 | MGNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 312 | NeWCRFs | |||||||||||
| 313 | PyDNet2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 327 | EMDC | |||||||||||
| 338 | Fast-ACVNet | |||||||||||
| 358 | CGI-Stereo | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 362 | ZoeDepth | |||||||||||
| 364 | IGEV | |||||||||||
| 371 | Lite-Mono | |||||||||||
| 384 | TCMonoDepth | |||||||||||
| 397 | MiDaSv3.1 |
8. Semantic Segmentation #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | deeplabv3 | ✔️ | ||||||||||
| 15 | Faster-Grad-CAM | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 20 | EdgeTPU-Deeplab | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 21 | EdgeTPU-Deeplab-slim | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 26 | Mobile-Deeplabv3-plus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 35 | BodyPix | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 57 | BiSeNetV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 60 | Hair Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 61 | U^2-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 69 | ENet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 75 | ERFNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 78 | MODNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 82 | MediaPipe_Meet_Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 104 | DeeplabV3-plus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 109 | Selfie_Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 136 | road-segmentation-adas-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 138 | BackgroundMattingV2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 181 | models_edgetpu_checkpoint_and_tflite_vision_segmentation-edgetpu_tflite_default_argmax | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 182 | models_edgetpu_checkpoint_and_tflite_vision_segmentation-edgetpu_tflite_fused_argmax | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 196 | human_segmentation_pphumanseg | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 201 | CityscapesSOTA | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 206 | Matting | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 228 | Fast-SCNN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 238 | SUIM-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 242 | RobustVideoMatting | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 246 | SqueezeSegV3 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 267 | LIOT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 287 | Topformer | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 295 | SparseInst | ✔️ | ||||||||||
| 299 | DGNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 313 | IS-Net | |||||||||||
| 335 | PIDNet | |||||||||||
| 343 | PP-MattingV2 | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 347 | RGBX_Semantic_Segmentation | |||||||||||
| 369 | Segment_Anything | |||||||||||
| 380 | Skin-Clothes-Hair-Segmentation-using-SMP | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 391 | MagicTouch | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 405 | Ear_Segmentation |
9. Anomaly Detection #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5 | One_Class_Anomaly_Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 99 | Efficientnet_Anomaly_Detection_Segmentation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
10. Artistic #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17 | Artistic-Style-Transfer | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 19 | White-box-Cartoonization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 37 | First_Neural_Style_Transfer | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 44 | Selfie2Anime | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 50 | AnimeGANv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 62 | Facial Cartoonization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 68 | Colorful_Image_Colorization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 101 | arbitrary_image_stylization | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 113 | Anime2Sketch | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 161 | EigenGAN-Tensorflow | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 193 | CoCosNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
11. Super Resolution #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12 | Fast_Accurate_and_Lightweight_Super-Resolution | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 22 | Learning_to_See_Moving_Objects_in_the_Dark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 71 | Noise2Noise | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 76 | Deep_White_Balance | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 77 | ESRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 79 | MIRNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 86 | Defocus Deblurring Using Dual-Pixel | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 90 | Ghost-free_Shadow_Removal | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 111 | SRN-Deblur | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 112 | DeblurGANv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 114 | Two-branch-dehazing | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 133 | Real-ESRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 152 | DeepLPF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 170 | Learning-to-See-in-the-Dark | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 171 | Fast-SRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 172 | Real-Time-Super-Resolution | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 176 | StableLLVE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 200 | AGLLNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 204 | HINet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 205 | MBLLEN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 207 | GLADNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 208 | SAPNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 209 | MSBDN-DFF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 212 | GFN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 213 | TBEFN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 214 | EnlightenGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 215 | AOD-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 216 | Zero-DCE-TF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 217 | RUAS | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 218 | DSLR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 220 | HEP | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 222 | LFT | |||||||||||
| 223 | DA_dahazing | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 224 | Y-net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 225 | DRBL | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 230 | Single-Image-Desnowing-HDCWNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 231 | DRBL | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 232 | MIMO-UNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 234 | FBCNN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 240 | BSRGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 241 | SCL-LLE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| 243 | Zero-DCE-improved | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 249 | Real-CUGAN | ✔️ | ||||||||||
| 251 | AU-GAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 253 | TransWeather | ✔️ | ||||||||||
| 261 | EfficientDerain | |||||||||||
| 270 | HWMNet | |||||||||||
| 275 | FD-GAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 277 | EDN-GTM | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 281 | IMDN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 283 | UIE-WD | |||||||||||
| 285 | Decoupled-Low-light-Image-Enhancement | |||||||||||
| 286 | SCI | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 315 | Illumination-Adaptive-Transformer | |||||||||||
| 316 | night_enhancement | |||||||||||
| 320 | Dehamer | |||||||||||
| 323 | Stripformer | |||||||||||
| 325 | DehazeFormer | |||||||||||
| 344 | XYDeblur | |||||||||||
| 348 | Bread | |||||||||||
| 348 | PMN | |||||||||||
| 351 | RFDN | |||||||||||
| 352 | MAXIM | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 353 | ShadowFormer | |||||||||||
| 354 | DEA-Net | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 359 | MSPFN | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 361 | KBNet | |||||||||||
| 367 | FLW-Net | |||||||||||
| 368 | C2PNet | |||||||||||
| 370 | Semantic-Guided-Low-Light-Image-Enhancement | |||||||||||
| 372 | URetinex-Net | |||||||||||
| 375 | SCANet | |||||||||||
| 377 | DRSformer | |||||||||||
| 385 | PairLIE | |||||||||||
| 389 | WGWS-Net | |||||||||||
| 396 | MixDehazeNet | |||||||||||
| 400 | CSRNet | |||||||||||
| 404 | HDR-Transformer | |||||||||||
| 409 | nighttime_dehaze | |||||||||||
| 411 | UDR-S2Former_deraining |
12. Sound Classifier #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 13 | ml-sound-classifier | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 97 | YAMNet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 98 | SPICE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 118 | Speech-enhancement | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 120 | FRILL | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 177 | BirdNET-Lite | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 381 | Whisper | |||||||||||
| 382 | Light-SERNet | ✔️ | ✔️ |
13. Natural Language Processing #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 48 | Mobile_BERT | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 121 | GPT2/DistillGPT2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 122 | DistillBert | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
14. Text Recognition #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 52 | Handwritten_Text_Recognition | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 55 | Handwritten_Japanese_Recognition | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 93 | ocr_japanese | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
15. Action Recognition #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 92 | weld-porosity-detection-0001 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 247 | PoseC3D | |||||||||||
| 248 | MS-G3D |
16. Inpainting #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 100 | HiFill | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 163 | MST_inpainting | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 273 | OPN(Onion-Peel Networks) | |||||||||||
| 274 | DeepFillv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
17. GAN #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 105 | MobileStyleGAN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 310 | attentive-gan-derainnet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
18. Transformer #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 127 | dino | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
19. Others #
| No. | Model Name | FP32 | FP16 | INT8 | TPU | DQ | WQ | OV | CM | TFJS | TF-TRT | ONNX |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 91 | gaze-estimation-adas-0002 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 102 | Coconet | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||||
| 108 | HAWP | |||||||||||
| 110 | L-CNN | |||||||||||
| 117 | DTLN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 119 | M-LSD | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 131 | CFNet | |||||||||||
| 139 | PSD-Principled-Synthetic-to-Real-Dehazing-Guided-by-Physical-Priors | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 140 | Ultra-Fast-Lane-Detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 141 | lanenet-lane-detection | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 154 | driver-action-recognition-adas-0002-encoder | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 155 | driver-action-recognition-adas-0002-decoder | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 167 | LSTR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 229 | DexiNed | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||
| 233 | HRNet-for-Fashion-Landmark-Estimation | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 237 | piano_transcription | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 254 | FullSubNet-plus | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 260 | KP2D | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 272 | CSFlow | |||||||||||
| 276 | HybridNets | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 278 | DWARF | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||
| 279 | F-Clip | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 288 | perceptual-reflection-removal | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 291 | SeAFusion | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||
| 297 | GazeNet | |||||||||||
| 298 | DEQ-Flow | |||||||||||
| 306 | GMFlowNet | |||||||||||
| 309 | ImageForensicsOSN | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||
| 318 | pips | |||||||||||
| 324 | Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 | |||||||||||
| 326 | YOLOPv2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 328 | Stable_Diffusion | |||||||||||
| 339 | DeepLSD | |||||||||||
| 342 | ALIKE | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ||||||
| 357 | Unimatch | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 360 | PARSeq | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 366 | text_recognition_CRNN | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 373 | LiteTrack | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 374 | LaneSOD | |||||||||||
| 378 | P2PNet_tfkeras | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 388 | LightGlue | |||||||||||
| 398 | L2CS-Net | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |||||||
| 401 | CLRerNet | |||||||||||
| 406 | DeDoDe | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 407 | Generalizing_Gaze_Estimation | ✔️ | ✔️ | |||||||||
| 408 | UAED | |||||||||||
| 413 | DocShadow | ✔️ |
4. Reference articles #
- Pinto Model Zoo
- [deeplab] what’s the parameters of the mobilenetv3 pretrained model?
- When you want to fine-tune DeepLab on other datasets, there are a few cases
- [deeplab] Training deeplab model with ADE20K dataset
- Running DeepLab on PASCAL VOC 2012 Semantic Segmentation Dataset
- Quantize DeepLab model for faster on-device inference
- https://github.com/tensorflow/models/blob/main/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md
- https://github.com/tensorflow/models/blob/main/research/deeplab/g3doc/quantize.md
- the quantized form of Shape operation is not yet implemented
- Post-training quantization
- Converter command line reference
- Quantization-aware training
- Converting a .pb file to .meta in TF 1.3
- Minimal code to load a trained TensorFlow model from a checkpoint and export it with SavedModelBuilder
- How to restore Tensorflow model from .pb file in python?
- Error with tag-sets when serving model using tensorflow_model_server tool
- ValueError: No ‘serving_default’ in the SavedModel’s SignatureDefs. Possible values are ’name_of_my_model’
- Configure input_map when importing a tensorflow model from metagraph file
- TFLite Model Benchmark Tool
- How to install Ubuntu 19.10 aarch64 (64bit) on RaspberryPi4
- https://github.com/rwightman/posenet-python.git
- https://github.com/sayakpaul/Adventures-in-TensorFlow-Lite.git
Author
Dr Hari Thapliyaal
dasarpai.com
linkedin.com/in/harithapliyal
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