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InternImage

突破大规模视觉基础模型性能极限

InternImage大规模视觉模型目标检测图像分类语义分割Github开源项目

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

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MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破
GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类
MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型，它在性能上有所超越，同时速度提升2.3倍，模型体积缩小2.1倍，且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中，该模型达到74.4%的Top-1准确率，在38个数据集上的平均性能为63.7%，体现了出色的效率与性能平衡。
internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入
GithubHuggingfaceInternLM大语言模型开源模型开源项目性能评测模型超长上下文
InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
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该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
convnext-xlarge-384-22k-1k - 融合现代设计的高性能图像分类卷积神经网络
ConvNeXTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
ConvNeXT是一种创新的纯卷积神经网络模型，结合了ResNet的现代化设计和Swin Transformer的先进理念。该模型在ImageNet-22k数据集上进行了大规模预训练，并在ImageNet-1k上以384x384分辨率精细调优，展现出卓越的图像分类性能。ConvNeXT不仅适用于各类计算机视觉任务，还凸显了传统卷积网络在当代人工智能领域的持续价值和潜力。
inception_resnet_v2.tf_in1k - Inception-ResNet-v2架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kinception_resnet_v2timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_resnet_v2.tf_in1k是基于Inception-ResNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有5580万参数，13.2 GMACs计算量，适用于299x299像素的输入图像。除图像分类外，该模型还支持特征图提取和图像嵌入功能。它在保持较低计算复杂度的同时提供高精度图像识别能力，适用于多种计算机视觉任务。
convnextv2-base-22k-384 - 基于ImageNet-22K数据集的ConvNeXt V2全卷积模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自动编码器视觉
ConvNeXt V2模型通过FCMAE框架和新引入的GRN层提高卷积网络在图像分类中的效果，基于ImageNet-22K数据集训练，支持高分辨率和出色性能表现，适用于多种识别任务，可用于直接应用或微调以满足特定需求。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高效图像识别与特征开发的开源解决方案
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visformer_small.in1k - 视觉友好型Transformer图像分类模型
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