wd-v1-4-swinv2-tagger-v2

带有改进推理和标签分类性能的新特性

ONNXRuntime 开源项目模型 Github Huggingface 训练 WD 1.4 SwinV2 Tagger 标签

模型WD 1.4 SwinV2 Tagger V2改进了标签分类功能，使用Danbooru图像集进行训练，V2.1版本增强了ONNXRuntime兼容性，并与timm兼容，支持多批次推理。使用TRC项目提供的TPU部署，提升模型的性能和算法效果。

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ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案

GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取

VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型，含高效计算和低能耗优点，并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络，支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库，用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案，提高了准确度和应用多样性。

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本项目展示了一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型优化案例。经过50轮训练后，模型准确率从43.37%提升至62.69%，验证损失降低至0.92。优化过程采用了Adam优化器和线性学习率策略，实现了稳定的性能提升。

swin-base-patch4-window7-224-in22k - 基于shifted windows的分层视觉Transformer图像处理模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉

Swin Transformer是一个在ImageNet-21k数据集上预训练的视觉模型，通过shifted windows机制实现局部特征提取，降低计算复杂度。模型采用分层特征图构建和局部注意力计算方式，适用于图像分类和密集识别任务，计算复杂度与输入图像大小呈线性关系

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EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器（带Nesterov动量），结合自适应梯度剪裁，模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大，支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。

swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型

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swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数，6.0 GMACs计算量，支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务，提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型，应用于多种计算机视觉项目。

cards_bottom_right_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-v2 - 基于Swin Transformer图像分类模型实现60.79%精度

GithubHuggingfacemicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224图像分类开源项目机器学习优化模型模型训练深度学习

这是一个基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224架构的图像分类模型。经过30轮训练迭代，模型采用128批量大小，5e-05学习率，结合Adam优化器与线性学习率调度策略。模型性能从初始的41.56%提升至60.79%，实现稳定的分类效果。

Qwen2-VL-2B-Instruct-AWQ - 支持多分辨率的多语言多模态视觉模型

GithubHuggingfaceQwen2-VL多语言支持开源项目性能评估模型模型架构视觉理解

Qwen2-VL是一款先进的多模态模型，具备卓越的图像和视频理解能力，并能够处理多语言文本。其支持动态分辨率处理，适用于移动设备和机器人自动化操作。模型特色包括旋转位置嵌入和高效量化模型，提高推理速度和内存利用率，适合多种视觉任务如图像描述和视频分析。

Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型视觉理解视频分析

本项目是一个多模态视觉语言模型，具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容，并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入，该模型提升了视觉处理能力。此外，项目还提供了便于快速部署的工具包，助力处理各类视觉任务。

NSFW-gen-v2 - 无限制AI文本到图像生成器支持3D渲染和多语言

3D渲染GithubHuggingfaceNSFW-gen-v2图像生成开源项目成人内容无审查模型

NSFW-gen-v2是UnfilteredAI开发的文本到图像生成器，能创建多样化图像，包括成人内容。模型拥有34.7亿参数，使用FP16张量，支持无审查输出和3D风格渲染。兼容英语、葡萄牙语和泰语，适合需要不受限制图像生成的应用。使用时需注意遵守相关法律和年龄限制。

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