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resnet-152

深入解析ResNet-152在图像分类中的应用

ResNet-152 v1.5模型在ImageNet-1k上预训练,采用224x224分辨率,改进后的下采样策略提升了模型的准确性。该模型可用于图像分类,亦可在模型中心找到特定任务的微调版本。

vit_base_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于寄存器的先进Vision Transformer图像特征模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习
vit_base_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一款基于寄存器的Vision Transformer图像特征模型。该模型采用自监督DINOv2方法在LVD-142M数据集上预训练,拥有8660万参数,支持518x518分辨率的图像处理。模型适用于图像分类和特征提取,提供简洁的使用方法和代码示例。作为一种无监督学习的先进视觉模型,它为计算机视觉领域提供了新的研究方向和应用可能。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
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。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率,支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络(RDN)和残差在残差密集网络(RRDN)来提升低分辨率图像的质量,并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理,兼容Python 3.6,开源并欢迎贡献。
pytorch-cifar100 - 使用PyTorch高效训练和测试CIFAR-100数据集
GithubPytorchcifar100卷积神经网络开源项目模型训练网络架构
pytorch-cifar100项目提供了一套完整的训练和测试框架,使得使用者能在CIFAR-100数据集上通过多种网络架构实施图像识别。支持的网络包括VGG, ResNet, DenseNet等多种深度学习模型,并详细记录每种模型的错误率。项目还包括自定义数据集模块的示例代码,供不熟悉数据处理的用户参考。项目提供了清晰的代码,便于使用者根据需求调整模型训练与测试。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K-augreg - ConvNeXt-Base架构的CLIP模型用于高效图像分类
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5B图像检索开源项目模型零样本图像分类
该项目提供了一系列基于ConvNeXt-Base架构的CLIP模型,在LAION-5B数据集子集上训练。这些模型作为ViT和ResNet的替代方案,在模型规模和图像分辨率方面展现出良好的可扩展性。经过13B样本训练,模型在ImageNet零样本分类任务中达到70.8%以上的top-1准确率,体现出较高的样本效率。这些模型可应用于零样本图像分类、图像文本检索等多种任务。
deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程
GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习
本教程介绍深度学习在图像处理中的应用,涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测,适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载,助力学习和研究。
segformer-b1-finetuned-ade-512-512 - SegFormer-b1在ADE20k数据集上微调的语义分割模型
GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像处理开源项目模型深度学习语义分割
SegFormer-b1是一种针对语义分割任务的深度学习模型,在ADE20k数据集上进行了微调。该模型结合了层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头,在512x512分辨率下展现出优秀的分割效果。模型经过ImageNet-1k预训练后,通过添加解码头并在特定数据集上微调,可直接应用于语义分割或作为其他相关任务的基础。
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