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结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型

InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。

resnet152.a1h_in1k - ResNet152图像分类模型 基于ResNet Strikes Back改进架构
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet152.a1h_in1k是基于ResNet Strikes Back改进的ResNet152模型。该模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积加池化、1x1卷积shortcut下采样等特性,在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数量60.2M,GMACs 11.6,激活大小22.6M。288x288图像输入下Top-1准确率83.46%,Top-5准确率96.54%。可用于图像分类和特征提取。
VNext - 高级视频实例分割框架,支持在线和离线模式
GithubIDOLInstMoveSeqFormerVNext开源项目视频实例分割
VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架,提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。
ControlNeXt - 高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制
ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成
ControlNeXt是一个创新的可控生成框架,支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数,提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型,ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外,它还可与LoRA等技术结合,提供更灵活、稳定的生成体验。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目,致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理,在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体,包括支持高分辨率输入和视频处理的版本,以及基于不同大语言模型的实现。此外,项目还开源了训练数据和代码,为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k,根植于EfficientNet,经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch,专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类,具有优越的准确性和效能。其结构简洁,具备卓越的特征提取和图像嵌入能力,在多种计算机视觉任务中广泛应用。
resnet50.a1_in1k - 基于ResNet-B架构的多功能图像分类模型
GithubHuggingfaceresnet50人工智能图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet50.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积shortcut,使用LAMB优化器和BCE损失函数。它拥有2560万参数,可用于图像分类、特征提取和图像嵌入等任务。模型支持灵活的输入尺寸,在ImageNet验证集上实现了82.03%的Top-1准确率。
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。
tf_efficientnet_b3.ns_jft_in1k - 结合EfficientNet架构的神经网络图像处理模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习特征提取
该模型采用EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习方法在ImageNet-1k和JFT-300m数据集训练。模型参数量1220万,支持300x300分辨率图像处理,可实现图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。模型结合高效的网络架构和半监督学习技术,在图像处理任务中表现出色。
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。
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。
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