# models

**Repository Path**: zhouyifengCode/models

## Basic Information

- **Project Name**: models
- **Description**: Models of MindSpore
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1452
- **Created**: 2021-09-30
- **Last Updated**: 2022-10-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ![MindSpore Logo](https://gitee.com/mindspore/mindspore/raw/master/docs/MindSpore-logo.png)

## 欢迎来到MindSpore ModelZoo

为了让开发者更好地体验MindSpore框架优势，我们将陆续增加更多的典型网络和相关预训练模型。如果您对ModelZoo有任何需求，请通过[Gitee](https://gitee.com/mindspore/mindspore/issues)或[MindSpore](https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-1076-1.html)与我们联系，我们将及时处理。

- 使用最新MindSpore API的SOTA模型

- MindSpore优势

- 官方维护和支持

## 目录

### 标准网络

|  领域 | 子领域  | 网络   | Ascend | GPU | CPU |
|:----  |:-------  |:----   |:----:    |:----: |:----: |
| 音频（Audio) | 音频合成（Speech Synthesis) | [LPCNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/audio/lpcnet) | ✅ |   |   |
| 音频（Audio) | 音频合成（Speech Synthesis) | [MelGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/audio/melgan) | ✅ |   |   |
| 音频（Audio) | 音频合成（Speech Synthesis) | [Tacotron2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/audio/tacotron2) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 点云模型（Point Cloud Model） | [OctSqueeze](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/octsqueeze) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 光流估计（Optical Flow Estimation） | [PWCNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/pwcnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标跟踪（Object Tracking） | [Deepsort](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/Deepsort) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标跟踪（Object Tracking） | [ADNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ADNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） | [AlexNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/alexnet)   |  ✅ |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [CNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/cnn_direction_model)  |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [DenseNet100](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/densenet) |   |   | ✅ |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [DenseNet121](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/densenet) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [DPN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/dpn) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [EfficientNet-B0](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/efficientnet) |   |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [GoogLeNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/googlenet)   |  ✅     | ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [InceptionV3](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/inceptionv3) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [InceptionV4](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/inceptionv4) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [LeNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/lenet)    |  ✅ |  ✅ | ✅ |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [MobileNetV1](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/mobilenetv1)        |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [MobileNetV2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/mobilenetv2)        |  ✅ |  ✅ | ✅ |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [MobileNetV3](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/mobilenetv3)        |   |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [NASNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/nasnet) | ✅ |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ResNet-18](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnet)   |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ResNet-34](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnet)   |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ResNet-50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnet)   |  ✅ |  ✅ | ✅ |
|计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ResNet-101](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnet)        |  ✅ | ✅ |  |
|计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ResNet-152](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnet)        |  ✅ |   |  |
|计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ResNeXt50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnext)    |  ✅ | ✅ |  |
|计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ResNeXt101](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnext)    |  ✅ |   |  |
|计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [SE-ResNet50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/resnet)       |  ✅ |  |  |
|计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [SE-ResNext50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/se_resnext50)       |  ✅ |  |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ShuffleNetV1](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/shufflenetv1)        |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [ShuffleNetV2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/shufflenetv2) |   |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  |[SqueezeNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/squeezenet) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [Tiny-DarkNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/tinydarknet)  |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [VGG16](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/vgg16)  |  ✅ |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification）  | [Xception](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/xception) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification） | [CspDarkNet53](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/cspdarknet53) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification） | [ErfNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/erfnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification） | [SimCLR](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/simclr) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV）  | 图像分类（Image Classification） | [Vit](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/vit) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  | [CenterFace](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/centerface)     |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  | [CTPN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ctpn)     |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [Faster R-CNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/faster_rcnn)  |  ✅ |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [Mask R-CNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/maskrcnn)  |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  |[Mask R-CNN (MobileNetV1)](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/maskrcnn_mobilenetv1)         |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [SSD](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ssd)                   |  ✅ | ✅ | ✅ |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [SSD-MobileNetV1-FPN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ssd)         |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [SSD-Resnet50-FPN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ssd)                   |  ✅ |  |  |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [SSD-VGG16](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ssd)                   |  ✅ |  |  |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  | [WarpCTC](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/warpctc)                    |  ✅ |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [YOLOv3-ResNet18](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/yolov3_resnet18)   |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV）  | 目标检测（Object Detection）  | [YOLOv3-DarkNet53](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/yolov3_darknet53)   |  ✅ |  ✅ |  |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  |[YOLOv4](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/yolov4)         |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  |[YOLOv5](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/yolov5) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  |[RetinaNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/retinanet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 文本检测（Text Detection）  | [DeepText](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/deeptext)                |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 文本检测（Text Detection）  | [PSENet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/psenet)                |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 文本识别（Text Recognition）  | [CNN+CTC](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/cnnctc)                |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation）  | [DeepLabV3](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/deeplabv3)   |  ✅ |   | ✅ |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation）  | [DeepLabV3+](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/deeplabv3plus)   |  ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation）  | [U-Net2D (Medical)](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/unet)   |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation）  | [U-Net3D (Medical)](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/unet3d)   |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation）  | [U-Net++](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/unet)                |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation）  | [Fast-SCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/fastscnn)                |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation）  | [FCN8s](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/FCN8s)  | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 姿态检测（6DoF Pose Estimation） | [PVNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/pvnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 关键点检测（Keypoint Detection）  |[OpenPose](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/openpose)                |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 关键点检测（Keypoint Detection）  |[SimplePoseNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/simple_pose)                |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 文本检测（Scene Text Detection）  | [East](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/east) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 文本检测（Scene Text Detection）  | [PSENet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/psenet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 文本识别（Scene Text Recognition）  |[CRNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/crnn) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 文本识别（Scene Text Recognition）  |[CNN+CTC](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/cnnctc) |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 文本识别（Scene Text Recognition）  |[CRNN-Seq2Seq-OCR](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/crnn_seq2seq_ocr) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 文本识别（Scene Text Recognition）  |[WarpCTC](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/warpctc) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 缺陷检测（Defect Detection）  |[PatchCore](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/patchcore) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 缺陷检测（Defect Detection）  |[ssim-ae](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ssim-ae) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人脸检测（Face Detection）  | [RetinaFace-ResNet50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/retinaface_resnet50) | ✅ | ✅ |  |
| 计算机视觉（CV） | 人脸检测（Face Detection）  | [CenterFace](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/centerface) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人脸检测（Face Detection） | [SphereFace](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/sphereface) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人群计数（Crowd Counting） | [MCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/MCNN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 深度估计（Depth Estimation） | [DepthNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/depthnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 相机重定位（Camera Relocalization） | [PoseNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/posenet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像抠图（Image Matting） | [Semantic Human Matting](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/semantic_human_matting) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [C3D](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/c3d) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[RDN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/RDN) | ✅ | ✅ |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） | [SRCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/srcnn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像去噪（Image Denoising） | [BRDNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/brdnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像去噪（Image Denoising） | [DnCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/dncnn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像去噪（Image Denoising） | [Learning-to-See-in-the-Dark](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/LearningToSeeInTheDark) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像质量评估（Image Quality Assessment） | [NIMA](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/nima) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [BERT](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/bert)  |  ✅ |  ✅ |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [FastText](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/fasttext)    |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [GNMT v2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/gnmt_v2)    |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [GRU](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/gru)            |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [MASS](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/mass)    |  ✅ |  ✅ |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [SentimentNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/lstm)    |  ✅ |  ✅ | ✅ |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [Transformer](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/transformer)  |  ✅ |  ✅ |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [TinyBERT](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/tinybert)   |  ✅ |  ✅ |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [TextCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/textcnn)            |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [CPM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/cpm)            | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [ERNIE](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/ernie)            | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding）  | [GPT-3](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/gpt)            | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 情感分析（Emotion Classification) | [EmoTect](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/emotect)                | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 情感分析（Emotion Classification) | [LSTM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/lstm)                | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 对话系统（Dialogue Generation) | [DGU](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/dgu)                | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 对话系统（Dialogue Generation) | [DuConv](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/nlp/duconv)                | ✅ |   |   |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction）  | [DeepFM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/recommend/deepfm)    |  ✅ |  ✅ | ✅ |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、搜索、排序（Recommender System, Search, Ranking）  | [Wide&Deep](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/recommend/wide_and_deep)      |  ✅ |  ✅ |  |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统（Recommender System）  | [NAML](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/recommend/naml)             |  ✅ |   |  |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统（Recommender System）  | [NCF](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/recommend/ncf)    |  ✅ |  |  |
| 图神经网络（GNN） | 文本分类（Text Classification）  | [GCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/gnn/gcn)  |  ✅ |   |  |
| 图神经网络（GNN） | 文本分类（Text Classification）  | [GAT](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/gnn/gat) |  ✅ |   |  |
| 图神经网络（GNN） | 推荐系统（Recommender System） | [BGCF](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/gnn/bgcf) |  ✅ |   |  |

### 研究网络

|  领域 | 子领域  | 网络   | Ascend | GPU | CPU |
|:----  |:-------  |:----   |:----:    |:----: |:----: |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[3D Densenet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/3D_DenseNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Auto Augment](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/autoaugment) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[AVA](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/AVA_cifar) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[CCT](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/cct) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[dnet-nas](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/dnet_nas) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Efficientnet-b0](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/efficientnet-b0) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Efficientnet-b1](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/efficientnet-b1) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Efficientnet-b2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/efficientnet-b2) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Efficientnet-b3](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/efficientnet-b3) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[FDA-BNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/FDA-BNN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[fishnet99](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/fishnet99) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[GENET](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/GENet_Res50) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[GhostNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ghostnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Glore_res200](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/glore_res200) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Glore_res50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/glore_res50) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[HarDNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/hardnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[HourNAS](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/HourNAS) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[HRNetW48-cls](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/HRNetW48_cls) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ibn-net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ibnnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Inception ResNet V2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/inception_resnet_v2) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Resnetv2_50_frn](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/resnetv2_50_frn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[META-Baseline](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/meta-baseline) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[MNasNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/mnasnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[MobilenetV3-Large](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/mobilenetv3_large) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[MobilenetV3-Small](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/mobilenetV3_small_x1_0) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[NFNet-F0](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/NFNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ntsnet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ntsnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Pdarts](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/PDarts) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[PNASNet-5](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/pnasnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ProtoNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ProtoNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Proxylessnas](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/proxylessnas) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[RelationNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/relationnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[renas](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/renas) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Res2net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/res2net) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ResNeSt-50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ResNeSt50) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ResNet50-BAM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/resnet50_bam) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ResNet50-quadruplet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/metric_learn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ResNet50-triplet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/metric_learn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ResNetV2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/metric_learn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[ResNeXt152_vd_64x4d](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/resnext152_64x4d) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[SE-Net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/SE-Net) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[SERes2Net50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/res2net) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[SinglePathNas](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/single_path_nas) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[SKNet-50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/sknet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[SPPNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/SPPNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[SqueezeNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/squeezenet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[SqueezeNet1_1](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/squeezenet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Swin Transformer](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/swin_transformer) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[TNT](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/TNT) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[VGG19](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/vgg19) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Vit-Base](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/vit_base) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification） |[Wide ResNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/wideresnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification）  |[FaceAttributes](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/FaceAttribute)     |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 图像分类（Image Classification）  |[FaceQualityAssessment](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/FaceQualityAssessment)     |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 重识别（Re-Identification）  |[Aligned-ReID](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/AlignedReID) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 重识别（Re-Identification）  |[DDAG](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/DDAG) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 重识别（Re-Identification）  |[MVD](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/MVD) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 重识别（Re-Identification）  |[OSNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/osnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 重识别（Re-Identification）  |[PAMTRI](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/PAMTRI) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 重识别（Re-Identification）  |[VehicleNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/VehicleNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人脸检测（Face Detection）  | [FaceDetection](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/FaceDetection)  |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 人脸检测（Face Detection）  | [FaceBoxes](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/faceboxes) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人脸检测（Face Detection） | [RetinaFace](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/retinaface) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人脸识别（Face Recognition） | [Arcface](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/arcface) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人脸识别（Face Recognition） | [DeepID](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/DeepID) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 人脸识别（Face Recognition） |[FaceRecognition](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/FaceRecognition)     |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 人脸识别（Face Recognition） |[FaceRecognitionForTracking](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/FaceRecognitionForTracking)     |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 人脸识别（Face Recognition） | [LightCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/LightCNN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  | [Spnas](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/Spnas)           |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection）  | [SSD-GhostNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ssd_ghostnet)           |  ✅ |   |  |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [EGNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/EGnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [FasterRCNN-FPN-DCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/faster_rcnn_dcn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [NAS-FPN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/nas-fpn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [RAS](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ras) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [r-cnn](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/rcnn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [RefineDet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/RefineDet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [Res2net_fasterrcnn](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/res2net_faster_rcnn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [Res2net_yolov3](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/res2net_yolov3) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [Retinanet_resnet101](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/retinanet_resnet101) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [SSD_MobilenetV2_fpnlite](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ssd_mobilenetV2_FPNlite) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [ssd_mobilenet_v2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ssd_mobilenetV2) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [ssd_resnet50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ssd_resnet50) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [ssd_inceptionv2](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ssd_inception_v2) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [ssd_resnet34](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ssd_resnet34) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [U-2-Net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/u2net) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标检测（Object Detection） | [YOLOV3-tiny](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/yolov3_tiny) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标跟踪（Object Tracking） |[SiamFC](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/SiamFC) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标跟踪（Object Tracking） |[SiamRPN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/siamRPN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 目标跟踪（Object Tracking） |[FairMOT](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/fairmot) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV）  | 关键点检测（Key Point Detection） | [CenterNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/centernet)          |  ✅ |  | ✅ |
| 计算机视觉（CV）  | 关键点检测（Key Point Detection） | [CenterNet-hourglass](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/centernet_det) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV）  | 关键点检测（Key Point Detection） | [CenterNet-resnet101](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/centernet_resnet101) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV）  | 关键点检测（Key Point Detection） | [CenterNet-resnet50](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/centernet_resnet50_v1) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 点云模型（Point Cloud Model）  |[PointNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/pointnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 点云模型（Point Cloud Model）  |[PointNet++](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/pointnet2) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 点云模型（Point Cloud Model）  |[PointNet++](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/pointnet2) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 深度估计（Depth Estimation） | [midas](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/midas) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 序列图片分类（Sequential Image Classification） | [TCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/TCN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 时空定位（Temporal Localization） | [TALL](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/tall) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像抠图（Image Matting） | [FCA-net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/FCANet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [Attention Cluster](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/AttentionCluster) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [ECO-lite](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ecolite) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [R(2+1)D](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/r2plus1d) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [Resnet-3D](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/resnet3d) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [StNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/stnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [TSM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/tsm) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 视频分类（Video Classification） | [TSN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/tsn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | Zero-Shot Learnning | [DEM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/dem) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 风格迁移（Style Transfer） |[AECRNET](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/aecrnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 风格迁移（Style Transfer） |[APDrawingGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/APDrawingGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 风格迁移（Style Transfer） |[Arbitrary-image-stylization](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ArbitraryStyleTransfer) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 风格迁移（Style Transfer） |[AttGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/AttGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 风格迁移（Style Transfer） |[CycleGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/CycleGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[CSD](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/csd) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[DBPN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/DBPN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[EDSR](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/EDSR) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[esr-ea](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/esr_ea) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[ESRGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ESRGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[IRN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/IRN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[RCAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/RCAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[sr-ea](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/sr_ea) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[SRGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/SRGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像超分（Image Super-Resolution） |[wdsr](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/wdsr) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像去噪（Image Denoising） |[Neighbor2Neighbor](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/Neighbor2Neighbor) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[CGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/CGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[DCGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/dcgan) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[GAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/gan) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[IPT](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/IPT) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[pgan](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/PGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[Photo2Cartoon](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/U-GAT-IT) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[Pix2Pix](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/Pix2Pix) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[SinGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/SinGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[StarGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/StarGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[STGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/STGAN) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像生成（Image Generation） |[WGAN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/wgan) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 文本检测（Scene Text Detection） | [AdvancedEast](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/advanced_east) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 文本检测（Scene Text Detection） | [TextFuseNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/textfusenet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 文本识别（Scene Text Recognition） | [ManiDP](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ManiDP) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [3d-cnn](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/3dcnn) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [adelaide_ea](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/adelaide_ea) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [DDRNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/DDRNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [E-Net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/E-NET) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [Hrnet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/HRNetW48_seg) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [ICNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/ICNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [PSPnet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/PSPNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [RefineNet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/RefineNet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [Res2net_deeplabv3](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/res2net_deeplabv3) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [UNet 3+](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/UNet3+) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [V-net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/vnet) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 语义分割（Semantic Segmentation） | [Autodeeplab](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/Auto-DeepLab) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 姿态估计（Pose Estimation） | [AlphaPose](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/AlphaPose) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 姿态估计（Pose Estimation） | [Hourglass](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/StackedHourglass) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 姿态估计（Pose Estimation） | [Simple Baseline](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/simple_baselines) | ✅ |   |   |
| 计算机视觉（CV） | 图像检索（Image Retrieval） |[Delf](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/delf) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 词嵌入（Word Embedding） | [Word2Vec Skip-Gram](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/skipgram) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 对话系统（Dialogue Generation) | [DAM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/dam) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 机器翻译（Machine Translation) | [Seq2Seq](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/seq2seq) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 情感分析（Emotion Classification) | [Senta](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/senta) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 情感分析（Emotion Classification) | [Attention LSTM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/atae_lstm) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 命名实体识别（Named Entity Recognition) | [LSTM_CRF](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/lstm_crf) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 文本分类（Text Classification) | [HyperText](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/hypertext) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 文本分类（Text Classification) | [TextRCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/textrcnn) | ✅ |   |   |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding） | [ALBert](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/albert)          |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding） | [KT-Net](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/ktnet)          |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding） | [LUKE](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/luke)          |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding） | [TextRCNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/textrcnn)    |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 自然语言理解（Natural Language Understanding） | [TPRR](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/tprr)  |  ✅ |   |  |
| 自然语言处理（NLP） | 知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding） | [RotatE](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/nlp/rotate) | ✅ |   |   |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction） | [AutoDis](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/recommend/autodis)   |  ✅ |   |  |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction） | [DeepFFM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/recommend/Fat-DeepFFM) | ✅ |   |   |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction） | [DIEN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/recommend/DIEN) | ✅ |   |   |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction） | [DLRM](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/recommend/dlrm) | ✅ |   |   |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction） | [EDCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/recommend/EDCN) | ✅ |   |   |
| 推荐（Recommender） | 推荐系统、点击率预估（Recommender System, CTR prediction） | [MMOE](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/recommend/mmoe) | ✅ |   |   |
|语音（Audio） | 音频标注（Audio Tagging）  | [FCN-4](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/audio/fcn-4)   |  ✅ |   |  |
|语音（Audio） | 关键词识别（Keyword Spotting）  | [DS-CNN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/audio/dscnn)   | ✅ |   |   |
|语音（Audio） | 语音识别（Speech Recognition）  | [CTCModel](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/audio/ctcmodel) | ✅ |   |   |
|语音（Audio） | 语音合成（Speech Synthesis） | [Wavenet](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/audio/wavenet) | ✅ |   |   |
| 图神经网络（GNN） | 交通预测（Traffic Prediction) | [STGCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/stgcn) | ✅ |   |   |
| 图神经网络（GNN） | 交通预测（Traffic Prediction) | [TGCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/tgcn) | ✅ |   |   |
| 图神经网络（GNN） | 社交信息网络（Social and Information Networks） | [SGCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/gnn/sgcn) | ✅ |   |   |
| 图神经网络（GNN） | 图结构数据分类（Graph Classification） | [DGCN](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/gnn/dgcn) | ✅ |   |   |
| 图神经网络（GNN） | 图结构数据分类（Graph Classification） | [SDNE](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/gnn/sdne) | ✅ |   |   |
|高性能计算（HPC） | 分子动力学（Molecular Dynamics）  |  [DeepPotentialH2O](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/hpc/molecular_dynamics)   |  ✅ |   |  |
|高性能计算（HPC） | 海洋模型（Ocean Model）  |  [GOMO](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/hpc/ocean_model)   |   |  ✅ |  |

- [社区](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/community)

## 公告

### 2021.9.15 `models`独立建仓

`models`仓库由原[mindspore仓库](https://gitee.com/mindspore/mindspore)的model_zoo目录独立分离而来，新仓库不继承历史commit记录，如果需要查找历史提2021.9.15之前的提交，请到mindspore仓库进行查询。

## 关联站点

这里是MindSpore框架提供的可以运行于包括Ascend/GPU/CPU/移动设备等多种设备的模型库。

相应的专属于Ascend平台的多框架模型可以参考[昇腾ModelZoo](https://hiascend.com/software/modelzoo)以及对应的[代码仓](https://gitee.com/ascend/modelzoo)。

MindSpore相关的预训练模型可以在[MindSpore hub](https://www.mindspore.cn/resources/hub)或[下载中心](https://download.mindspore.cn/model_zoo/).

## 免责声明

MindSpore仅提供下载和预处理公共数据集的脚本。我们不拥有这些数据集，也不对它们的质量负责或维护。请确保您具有在数据集许可下使用该数据集的权限。在这些数据集上训练的模型仅用于非商业研究和教学目的。

致数据集拥有者：如果您不希望将数据集包含在MindSpore中，或者希望以任何方式对其进行更新，我们将根据要求删除或更新所有公共内容。请通过GitHub或Gitee与我们联系。非常感谢您对这个社区的理解和贡献。

MindSpore已获得Apache 2.0许可，请参见LICENSE文件。

## 许可证

[Apache 2.0许可证](https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/LICENSE)

## FAQ

想要获取更多关于`MindSpore`框架使用本身的FAQ问题的，可以参考[官网FAQ](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/faq/installation.html)

- **Q: 直接使用models下的模型出现内存不足错误，例如*Failed to alloc memory pool memory*, 该怎么处理?**

  **A**: 直接使用models下的模型出现内存不足的典型原因是由于运行模式（`PYNATIVE_MODE`)、运行环境配置、License控制（AI-TOKEN）的不同造成的：
    - `PYNATIVE_MODE`通常比`GRAPH_MODE`使用更多内存，尤其是在需要进行反向传播计算的训练图中，当前有2种方法可以尝试解决该问题。
        方法1：你可以尝试使用一些更小的batch size；
        方法2：添加context.set_context(mempool_block_size="XXGB")，其中，“XX”当前最大有效值可设置为“31”。
        如果将方法1与方法2结合使用，效果会更好。
    - 运行环境由于NPU的核数、内存等配置不同也会产生类似问题。
    - License控制（AI-TOKEN）的不同档位会造成执行过程中内存开销不同，也可以尝试使用一些更小的batch size。

- **Q: 一些网络运行中报错接口不存在，例如cannot import，该怎么处理?**

  **A**: 优先检查一下获取网络脚本的分支，与所使用的MindSpore版本是否一致，部分新分支中的模型脚本会使用一些新版本MindSpore才支持的接口，从而在使用老版本MindSpore时会发生报错.

- **Q: 一些模型描述中提到的*RANK_TABLE_FILE*文件，是什么？**

  **A**: *RANK_TABLE_FILE*是一个Ascend环境上用于指定分布式集群信息的文件，更多信息可以参考生成工具[hccl_toos](https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/utils/hccl_tools)和[分布式并行训练教程](https://mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/r1.5/distributed_training_ascend.html#id4)

- **Q: 在windows环境上要怎么运行网络脚本？**

  **A**: 多数模型都是使用bash作为启动脚本，在Windows环境上无法直接使用bash命令，你可以考虑直接运行python命令而不是bash启动脚本 ，如果你确实想需要使用bash脚本，你可以考虑使用以下几种方法来运行模型：
    1. 使用虚拟环境，可以构造一个linux的虚拟机或docker容器，然后在虚拟环境中运行脚本
    2. 使用WSL，可以开启Windows的linux子系统来在Windows系统中运行linux，然后再WSL中运行脚本。
    3. 使用Windows Bash，需要获取一个可以直接在Windows上运行bash的环境，常见的选择是[cygwin](http://www.cygwin.com)或[git bash](https://gitforwindows.org)
    4. 跳过bash脚本，直接调用python程序。

- **Q: 网络在310推理时出现编译失败，报错信息指向gflags，例如*undefined reference to 'google::FlagRegisterer::FlagRegisterer'*，该怎么处理?**

  **A**: 优先检查一下环境GCC版本和gflags版本是否匹配，可以参考[官方链接](https://www.mindspore.cn/install)安装对应的GCC版本，[gflags](https://github.com/gflags/gflags/archive/v2.2.2.tar.gz)安装gflags。你需要保证所使用的组件之间是ABI兼容的，更多信息可以参考[_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI](https://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/using_dual_abi.html)

- **Q: 在Mac系统上加载mindrecord格式的数据集出错,例如*Invalid file, failed to open files for reading mindrecord files.*，该怎么处理?**

  **A**: 优先使用*ulimit -a*检查系统限制，如果*file descriptors*数量为256（默认值），需要使用*ulimit -n 1024*将其设置为1024（或者更大的值）。之后再检查文件是否损坏或者被修改。

- **Q: 我在多台服务器构成的大集群上进行训练，但是得到的精度比预期要低，该怎么办？**

  **A**: 当前模型库中的大部分模型只在单机内进行过验证，最大使用8卡进行训练。由于MindSpore训练时指定的`batch_size`是单卡的，所以当单机8卡升级到多机时，会导致全局的`global_batch_size`变大，这就导致需要针对当前多机场景的`global_batch_size`进行重新调参优化。