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resnet-tiny-beans

基于ResNet的轻量级豆类识别模型

一个基于豆类数据集训练的轻量级识别模型,采用精简架构设计,主要用于快速验证和原型测试。模型具有小型化和灵活部署的特点,能在保持基本识别功能的同时实现最小规模。

convnext_tiny.in12k - ConvNeXt架构图像分类模型 适用于多种视觉任务
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-12ktimm图像分类开源项目模型模型比较
convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2:精准高效的图像分类模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器
ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力,通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练,并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量,支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。
tiny-mistral - 基于Mistral架构的随机初始化模型 专用于端到端测试
GithubHuggingfaceMistral开源项目模型模型架构深度学习神经网络随机初始化
tiny-mistral是一个基于Mistral架构的随机初始化模型,专为端到端测试设计。该项目提供了一个轻量级版本,使开发者能够在无需完整预训练模型的情况下进行快速验证和调试。这一工具简化了AI模型的开发和优化流程,为研究人员和工程师提供了便捷的测试环境。
bert-xsmall-dummy - 轻量级BERT模型构建与部署方法
BERTGithubHuggingface人工智能代码开发开源项目模型模型训练深度学习
bert-xsmall-dummy项目展示了轻量级BERT模型的创建方法,通过BertConfig进行参数配置,实现基础BERT模型构建及PyTorch到TensorFlow的转换功能。该项目适用于模型原型设计和测试场景。
edgenext_small.usi_in1k - 轻量级CNN-Transformer混合模型EdgeNeXt用于移动视觉应用
EdgeNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
edgenext_small.usi_in1k是一款轻量级CNN-Transformer混合模型,针对移动视觉应用优化。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为5.6M,GMACs为1.3。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,结合CNN和Transformer优势,在保持性能的同时减少计算资源需求,适合在资源受限的移动设备上运行。
tiny-mixtral - 轻量级随机模型专为开发测试和CI/CD流程设计
CI/CDGithubHuggingfacemixtral人工智能开源项目模型模型推理测试
tiny-mixtral是一个专为开发测试和CI/CD流程设计的轻量级随机模型。该项目未经训练,不适用于实际应用推理,但为开发者提供了快速验证系统集成和部署流程的工具。作为一个小型模型,tiny-mixtral在开发和测试环境中发挥着重要作用,特别是在不需要使用大型预训练模型的场景下。
resnet50.ram_in1k - ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取
AugMixGithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm图像分类开源项目模型
ResNet50模型通过ReLU激活函数和7x7单层卷积实现图像分类,下采样优化采用1x1卷积。在训练过程中结合了AugMix、RandAugment与SGD优化策略,并通过余弦学习率和暖启动机制来提升在ImageNet-1k数据集上的表现。该模型由timm库实现,支持多种用途,如图像分类、特征提取和图像嵌入。
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。
YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署
GithubYOLOv5-Liteablation实验开源项目性能优化模型比较部署
YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数,并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果,展示在多种硬件平台上的性能,并包含详细的教程和下载链接。
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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