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convnext_large_mlp.clip_laion2b_soup_ft_in12k_in1k_320

convnext_large_mlp.clip_laion2b_soup_ft_in12k_in1k_320

ConvNeXt大型图像分类模型 LAION-2B预训练 ImageNet微调

ConvNeXt大型图像分类模型采用CLIP方法在LAION-2B数据集上预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含2亿参数,320x320输入下top-1准确率达87.968%。支持图像分类、特征提取和嵌入等任务,可应用于多种计算机视觉场景。

模型开源项目Huggingface图像分类LAION-2BImageNetConvNeXtGithubtimm
GitHubHugging Face论文

convnext_large_mlp.clip_laion2b_soup_ft_in12k_in1k_320项目介绍

项目概述

该项目是一个基于ConvNeXt架构的图像分类模型,名为convnext_large_mlp.clip_laion2b_soup_ft_in12k_in1k_320。它采用了先进的预训练和微调技术,在多个大规模数据集上进行训练,最终在ImageNet-1k数据集上达到了很高的分类准确率。

模型详情

该模型的主要特点如下:

  • 模型类型:图像分类/特征骨干网络
  • 参数量:200.1百万
  • GMACs:70.2
  • 激活量:88.0百万
  • 输入图像尺寸:320 x 320

训练过程

该模型的训练过程分为以下几个阶段:

  1. 在OpenCLIP框架中使用LAION-2B数据集进行CLIP预训练
  2. 在ImageNet-12k数据集上进行微调
  3. 最后在ImageNet-1k数据集上进行微调

这种多阶段训练策略充分利用了大规模数据集,有效提升了模型的性能。

性能表现

在ImageNet-1k验证集上,该模型取得了87.968%的Top-1准确率和98.47%的Top-5准确率,展现出很强的图像分类能力。在同等级别的模型中,它的性能处于领先地位。

应用场景

该模型可以应用于以下几个方面:

  1. 图像分类:对各种类别的图像进行准确分类
  2. 特征提取:作为骨干网络提取图像的高级语义特征
  3. 图像嵌入:生成图像的紧凑向量表示,用于检索等任务

使用方法

用户可以通过timm库轻松调用该模型,进行图像分类、特征图提取或图像嵌入等操作。具体的代码示例可以参考项目文档。

总结

convnext_large_mlp.clip_laion2b_soup_ft_in12k_in1k_320是一个强大的图像分类模型,通过先进的预训练和微调技术,在多个数据集上进行训练,最终达到了很高的性能。它为各种计算机视觉任务提供了一个优秀的基础模型选择。

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