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mobilenet_v2_1.0_224

轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2

MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型,在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称,适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置,在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外,它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务,为移动端应用提供了versatile的解决方案。

tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
convnextv2-tiny-1k-224 - 基于全新框架节点,优化卷积网络的性能
ConvNeXt V2FCMAEGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型
ConvNeXt V2引入了全新的全卷积掩码自动编码器框架及全局响应归一化层,提升卷积网络在多种识别基准的表现,经过ImageNet-1K数据集微调,适合高精度图像分类任务及视觉识别应用。
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
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
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。
mobilevit-small - 高效轻量的移动端视觉转换器
GithubHuggingfaceImageNetMobileViT图像分类开源项目机器学习模型神经网络
MobileViT-small是一款轻量级视觉模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型融合MobileNetV2结构和transformer块,实现高效全局图像处理。仅5.6M参数量,却在ImageNet上获得78.4%的top-1准确率。适用于移动设备的图像分类等任务,平衡了性能与效率。
mobilevit_s.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
mobilevit_s.cvnets_in1k是一款基于MobileViT架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了训练。该模型仅有5.6M参数和2.0 GMACs计算量,体现了其轻量级特性。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等功能。通过融合MobileNet的效率和Vision Transformer的性能,这个模型特别适合在计算资源有限的移动设备上应用。
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。
efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型,采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练,具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现,支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
mnasnet_100.rmsp_in1k - MNasNet轻量级移动端图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构
mnasnet_100.rmsp_in1k是基于MNasNet架构的轻量级图像分类模型,针对移动设备优化设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过timm库实现。它采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,参数量为4.4M,GMACs为0.3,适用于224x224像素图像。模型支持图像分类、特征提取和嵌入等功能,为移动端AI应用提供高效解决方案。
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。
mobilevit_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型,专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练,仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务,平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性,为资源受限环境提供了高效解决方案。
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