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pytorch-image-models

全面的PyTorch图像模型集合

PyTorch图像模型深度学习神经网络计算机视觉Github开源项目

pytorch-image-models是一个综合性PyTorch图像模型库，提供最新计算机视觉模型、预训练权重和训练脚本。库中包含CNN和Transformer等多种架构，支持迁移学习和特征提取。项目不断更新，近期新增MobileNetV4模型并优化现有模型性能。该库为计算机视觉研究和开发提供了丰富的工具和资源。

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介绍相关项目
computervision-recipes - 计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务
AzureGithubPyTorch图像识别开源项目模型部署计算机视觉
computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务，并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程，并在云端实现模型训练与部署。
colab - 开源自然语言处理库
GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理库，提供预训练模型和工具。支持文本分类、问答等多种NLP任务，适用于研究和实际应用。库定期更新，集成新技术，为开发者和研究人员提供丰富资源。
External-Attention-pytorch - 注意力机制和主干网络的PyTorch实现合集
AttentionFightingCVGithub代码库开源项目深度学习计算机视觉
该项目提供了多种注意力机制和主干网络的PyTorch实现代码。涵盖External Attention、Self Attention、Squeeze-and-Excitation等注意力机制,以及ResNet、MobileViT等主干网络。代码结构清晰,注释详细,既可帮助初学者理解核心原理,也可作为科研和工业应用的可复用组件。项目适合深度学习爱好者学习和实际使用。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k - MobileNet-V4图像分类模型简介
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4PyTorchtimm图像分类开源项目模型
MobileNetV4是一个利用ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型，具有3.8M参数和0.2 GMACs的复杂度。该模型由timm库优化，使用了与MobileNet-V4论文一致的超参数。其训练和测试图像尺寸分别为224x224和256x256，适用于移动平台。更多信息可在PyTorch Image Models和相关论文中找到。
fc_4 - PyTorchModelHubMixin模型集成与应用简析
GithubHugging FaceHuggingfacePytorchModelHubMixin开源项目文档模型集成
该项目通过PyTorchModelHubMixin实现模型推送至Hub，简化了模型管理。项目结合PyTorch特性，提高了模型部署效率和共享能力。用户可在多种环境下便捷管理和访问模型。文档更新即将发布，以帮助用户掌握细节。项目支持模型优化与共享，助力充分利用PyTorch资源。
seemore - PyTorch实现的开源视觉语言模型项目
AIGithubPytorchVision Language Model图像处理开源项目机器学习
seemore是一个基于PyTorch的开源视觉语言模型(VLM)项目。它包括图像编码器、视觉-语言投影器和解码器三个核心组件，参考了CLIP和LLaVA等前沿VLM架构。项目提供完整代码实现和详细教程，有助于开发者理解VLM原理。seemore在Databricks平台开发，支持GPU加速，并集成MLFlow用于实验管理。
pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码
GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络
突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。
ML-DL-scripts - 机器学习和深度学习的全面脚本库 从分类到部署的解决方案
GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习深度学习
ML-DL-scripts是一个综合性的机器学习和深度学习Python脚本库。这个项目涵盖了从分类、回归到聚类和时间序列分析等多个领域，同时提供了PyTorch、Fastai和Keras等主流深度学习框架的使用示例。项目还包括图像处理、自然语言处理和异常检测等实际应用案例，以及基于Docker的模型部署配置。这个代码库为数据科学研究和机器学习应用提供了丰富的技术参考资源。
mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256 - MobileViTv2中的可分离自注意力实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetMobileViTv2PyTorch分离自注意力图像分类开源项目模型
MobileViTv2是一个图像分类模型，通过引入可分离自注意力机制，提升计算效率与性能。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练，适用于大规模图像分类任务，并支持PyTorch平台。用户可使用此模型进行未处理图像的分类，或寻找适合特定任务的微调版本，为图像识别应用带来优化。
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