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ONNX Model Zooは、最先端の事前学習済み機械学習モデルをONNX（Open Neural Network Exchange）形式にエクスポートして集めたキュレーションリポジトリである。ONNXは共通のオペレーターセットと共通ファイル形式を定義するオープン標準であり、AI開発者がさまざまなフレームワーク、ツール、ランタイム、コンパイラ間でモデルを利用できるようにする。 このリポジトリのモデルは、timm（PyTorch Image Models）、torchvision、torch_hub、Hugging Face Transformersなどの著名なオープンソースプロジェクトから提供され、オープンソースのTurnkeyMLツールチェーンを使用してエクスポートされている。コレクションはいくつかの主要カテゴリに整理されている。 コンピュータビジョンモデルには、画像分類（MobileNet、ResNet、SqueezeNet、VGG、AlexNet、GoogleNet、CaffeNet、DenseNet、Inceptionの各バリアント、ShuffleNet、ZFNet、EfficientNet-Lite4、MNIST数字認識）、物体検出と画像セグメンテーション（Tiny YOLOv2、SSD、SSD-MobileNetV1、Faster-RCNN、Mask-RCNN、RetinaNet、YOLO v2/v3/v4、DUC、FCN）、身体・顔・ジェスチャー解析（ArcFace、UltraFace、Emotion FerPlus、年齢・性別分類）、画像操作（サブピクセルCNNによる超解像、高速ニューラルスタイル変換）が含まれる。 自然言語処理モデルは、機械読解（Bidirectional Attention Flow、BERT-Squad、RoBERTa、GPT-2、T5）、機械翻訳（Neural Machine TranslationおよびGoogleのNMTシステム）、言語モデリング（深層ニューラルネットワーク言語モデル）をカバーする。 その他のカテゴリには、音声・オーディオ処理（深層RNNによる音声認識、Deep Voiceテキスト読み上げ、WaveNetによる音声生成）、視覚的質問応答と対話、グラフ機械学習が含まれる。 このリポジトリは、大容量のONNXモデルファイルを扱うためにGit LFS（Large File Storage）を使用している。INT8量子化モデルは、精度駆動の自動チューニング戦略による量子化をサポートするオープンソースのPythonライブラリ、Intel Neural Compressorを使用して生成される。多くのモデルには、インタラクティブなデモ用のHugging Face Spacesが含まれている。 重要な注意：ONNX Model Zooは廃止予定である。2025年7月1日以降、このリポジトリからのLFSダウンロードによるモデル提供は終了する。モデルは https://huggingface.co/onnxmodelzoo のHugging Faceへ移行されており、コミュニティは引き続きそこでアクセスおよび共有を行うことができる。