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FocalNet驱动的NSFW图像分类器实现高准确率内容审核

该NSFW图像分类器基于microsoft/focalnet-base构建,将图像快速分类为安全、可疑和不安全三类。模型接受512x512像素输入,支持批量处理,响应时间低于100ms。适用于社交媒体、电商平台、约会应用等内容审核场景。经过数百万图像训练,在NSFW检测基准任务中准确率超过95%,有助于维护平台安全和用户体验。

efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k - EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型
EfficientNetV2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型模型深度学习
基于EfficientNetV2架构的图像分类模型,通过timm框架实现,使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M,计算量4.9 GMACs,训练分辨率288x288,测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k - EfficientNet变体用于图像分类与特征提取
EfficientNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取神经网络迁移学习
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k模型基于EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。拥有520万参数,0.4 GMAC,支持224x224图像输入。这一轻量级模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉应用提供高效且多功能的解决方案。
facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目
FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型
FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。
swin-base-patch4-window12-384 - 高效图像分类的Swin Transformer视觉模型
GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类层次特征图开源项目模型自注意力机制视觉转换器
Swin Transformer是一款视觉Transformer,通过使用层级特征图和移窗技术,进行高效图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上以384x384分辨率训练,具备线性计算复杂度,使其适用于图像分类和密集识别任务。模型可用于原始图像分类,或者在模型集中寻找细化版本,适合处理计算密集型任务。
resnet-50-finetuned-cats_vs_dogs - ResNet-50微调模型实现高精度猫狗图像分类
GithubHuggingfaceResNet-50图像分类开源项目模型模型微调深度学习猫狗识别
项目利用微软的ResNet-50架构,通过在cats_vs_dogs数据集上进行微调,开发出一个高效的猫狗图像分类模型。训练过程中使用Adam优化器和线性学习率调度器,仅需3个训练周期即达到优异性能:评估集准确率98.93%,验证损失0.0889。这一成果展示了预训练模型在特定图像分类任务中的适应性和高效性。
cards_bottom_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epochs - 基于 Swin Transformer 的图像分类模型实现
GithubHuggingfacemicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224人工智能图像分类开源项目数据训练机器学习模型
这是一个基于 Microsoft Swin-Tiny 的图像分类模型。模型经过100轮训练,使用Adam优化器和线性学习率调度,batch size为128,在测试集达到59.47%准确率。该模型结合了Transformer架构与图像处理技术,可用于图像分类任务。模型采用了先进的深度学习技术,通过对大量图像数据的学习,提高了分类的准确性和效率。适用于各种需要自动化图像分类的应用场景。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型,经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch,并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下,实现了高效性能与计算资源节约,适合作为多种视觉任务的解决方案。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
convnextv2_large.fcmae_ft_in22k_in1k - ConvNeXt-V2图像分类模型结合FCMAE预训练架构
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较深度学习
ConvNeXt-V2是一个大型图像分类模型,通过FCMAE框架预训练并在ImageNet数据集上微调。模型包含1.98亿参数,Top1准确率达87.26%,可用于图像分类、特征提取和嵌入等计算机视觉任务。其224x224的标准训练分辨率和多功能性使其成为视觉处理的实用选择。
face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测,适用于浏览器和NodeJS
FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器
该项目基于TensorFlow/JS,提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能,适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程,以及多种使用场景的示例代码,帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理,均能提供精准高效的结果。
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