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efficientnet-b0

EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果

EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。

efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
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。
efficientnet_b3.ra2_in1k - EfficientNet B3变体:基于RandAugment的ImageNet-1k图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
efficientnet_b3.ra2_in1k是一款基于EfficientNet B3架构的图像分类模型,经过ImageNet-1k数据集训练。该模型采用RandAugment RA2数据增强策略,结合RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,实现了优异的性能。拥有1220万参数,模型在图像分类、特征提取和嵌入生成等任务中表现出色,为计算机视觉应用提供了高效且灵活的解决方案。
efficientnet_b0.ra_in1k - EfficientNet-B0模型集成RandAugment技术的图像分类应用
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
efficientnet_b0.ra_in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的EfficientNet-B0变体模型。它整合了RandAugment数据增强技术,采用RMSProp优化器和指数衰减学习率策略。模型拥有530万参数,0.4 GMACs计算量,适用于224x224像素输入。可应用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉任务提供了平衡效率与性能的解决方案。
efficientnet_b4.ra2_in1k - EfficientNet B4图像分类模型 ImageNet-1k数据集训练
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_b4.ra2_in1k是基于EfficientNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用RandAugment RA2增强方法,使用RMSProp优化器,具有1930万参数和3.1 GMACs计算量。支持320x320训练图像和384x384测试图像,可用于图像分类、特征提取和嵌入等任务,为计算机视觉领域提供高效解决方案。
tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21kTensorFlowtimm图像分类开源项目模型
EfficientNet-v2模型在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,具备图像分类、特征提取与图像嵌入功能。初始使用Tensorflow训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch。模型拥有208.1百万参数与52.8 GMACs计算量,支持训练时384x384与测试时512x512的图像尺寸。通过timm库,便可创建预训练模型,用于图像分类及特征映射。本模型在研究与应用中表现出强大的性能及灵活性。
mobilenet_v1_0.75_192 - 移动设备优化的轻量级卷积神经网络
GithubHuggingfaceMobileNet V1图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
MobileNet V1是一款为移动设备优化的轻量级卷积神经网络,在ImageNet-1k数据集上以192x192分辨率预训练。该模型在延迟、大小和准确性间实现平衡,适用于图像分类、物体检测等多种视觉任务。通过Hugging Face框架,用户可轻松使用此支持PyTorch的模型进行1000类ImageNet图像分类。MobileNet V1以其高效性能,为移动设备上的计算机视觉应用提供了实用解决方案。
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r448_in12k_ft_in1k - 高效图像分类与特征提取模型 支持移动设备应用
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4timm图像分类开源项目模型预训练模型
MobileNet-V4图像分类模型经过ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k精细调整,优化了参数和图像处理能力。该模型适用于移动设备,并支持特征提取和图像嵌入。凭借出色的Top-1准确率和参数效率,它在同类模型中表现突出,提供快速准确的图像识别能力。
mobilenetv3_small_100.lamb_in1k - MobileNetV3小型模型:轻量级移动设备图像分类方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV3小型模型是一款基于timm库在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它采用LAMB优化器和EMA权重平均技术,具有2.5M参数和0.1 GMACs的低计算量。该模型支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,适合在移动设备上部署高效的视觉识别应用。
mobilenetv3_large_100.ra_in1k - MobileNet-v3 轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNet-v3是一款针对移动设备优化的图像分类模型。它在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment增强技术和RMSProp优化器。模型参数仅5.5M,计算量0.2 GMACs,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入,是资源受限环境下的理想选择。
gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现
EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型
本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型,利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计,并支持字符串化架构配置。请注意,该项目现已停止维护,推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。
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