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tensorflow-image-models

将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库

tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。

mobilevit-xx-small - 轻量级移动端视觉转换模型,适用于通用图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTTransformer卷积神经网络图像分类开源项目模型
MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能,通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块,适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入,已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法,可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架,适合研究人员和开发者使用。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
tensorflow-onnx - 将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具
GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目
该工具支持将TensorFlow(包括tf-1.x和tf-2.x)、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式,支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统,支持Python 3.7至3.10,以及多种ONNX opset(从opset 14至opset 18)和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案,全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。
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。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练,模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率,16批量大小和5e-5学习率,评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核,但仅限于NSFW图像分类。
deit-base-distilled-patch16-224 - DeiT模型通过蒸馏技术提升ImageNet图像分类性能
DeiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型蒸馏视觉Transformer
DeiT-base-distilled-patch16-224是一种基于Vision Transformer的图像分类模型,通过蒸馏技术从CNN教师模型中学习。该模型在ImageNet-1k数据集上进行预训练和微调,在224x224分辨率下实现83.4%的top-1准确率。模型采用16x16图像块嵌入和蒸馏token,适用于多种计算机视觉任务,尤其在图像分类领域表现优异。
deit3_base_patch16_224.fb_in1k - ImageNet-1k图像分类与嵌入的DeiT-III解决方案
DeiT-IIIGithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNet-1k图像分类开源项目模型模型比较
DeiT-III是一款经过ImageNet-1k训练的图像分类和嵌入模型,拥有86.6M参数以及17.6 GMACs。该模型可以进行图像特征提取与多任务处理,适用于各种视觉应用。对于图形识别及计算机视觉项目的从业者而言,其为ViT提供了一个新的升级途径。
deit_base_patch16_224.fb_in1k - 基于Transformer架构的DeiT图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络
deit_base_patch16_224.fb_in1k是一款基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有8660万参数,支持224x224像素图像处理,可用于图像分类和嵌入向量生成。通过数据高效训练方法和注意力蒸馏技术,该模型在减少大规模数据依赖的同时保持了高性能。研究人员和开发者可以利用timm库轻松应用此模型进行推理或特征提取。
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