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

模型开源项目 Huggingface 图像分类 LAION-2B ImageNet ConvNeXt Github timm

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。

convnext_small.in12k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类与特征提取预训练模型介绍

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练

ConvNeXt图像分类模型，通过timm库在ImageNet-12k及ImageNet-1k上进行预训练与微调，提供图像特征提取与分类功能。支持TPU和8xGPU训练方式，适合大规模数据集处理。模型拥有50.2M参数和25.6 GMACs，支持384x384图像输入，并兼具特征图提取与图像嵌入功能，适用于高效图像处理需求。更多性能数据及结果可在timm库查阅。

convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取

ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调，提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数，处理512x512图像，适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，确保高准确率和多样化应用，结合timm库简化操作，适用于研究和工业应用。

convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型

ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型，通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外，该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数，ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现，ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。

CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP零样本图像分类模型

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习

CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K是基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/16模型，在ImageNet-1k上达到70.2%的零样本Top-1准确率。该模型适用于零样本图像分类、图像文本检索等任务，也可用于图像分类微调、线性探测分类和图像生成引导等下游任务。本模型主要面向研究用途，不适合直接应用于商业场景。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2：精准高效的图像分类模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器

ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力，通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练，并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量，支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用，支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。

CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP ViT-B/32零样本图像识别模型

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习

CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K是一个基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/32模型，在ImageNet-1k上实现66.6%的零样本top-1准确率。该模型适用于零样本图像分类、图像文本检索等任务，由Stability AI提供算力支持，采用OpenCLIP框架训练。此模型为研究人员提供了探索零样本任意图像分类的有力工具。

convnextv2-base-22k-384 - 基于ImageNet-22K数据集的ConvNeXt V2全卷积模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自动编码器视觉

ConvNeXt V2模型通过FCMAE框架和新引入的GRN层提高卷积网络在图像分类中的效果，基于ImageNet-22K数据集训练，支持高分辨率和出色性能表现，适用于多种识别任务，可用于直接应用或微调以满足特定需求。

convnext_tiny.in12k_ft_in1k - ConvNeXt微型模型基于ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k微调

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型

ConvNeXt微型图像分类模型在ImageNet-12k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用最新ConvNeXt架构,参数量28.59M,GMACs 4.47,激活量13.44M。224x224输入时Top-1准确率84.186%,384x384输入时达85.118%。适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等计算机视觉任务。

CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K - 基于LAION-2B数据集的多功能视觉-语言模型

CLIPGithubHuggingfacezero-shot图像分类开源项目数据集机器学习模型

CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K是基于LAION-2B数据集训练的视觉-语言模型。该模型在ImageNet-1k上达到78.0%的零样本Top-1准确率,适用于图像分类、图像文本检索等任务。此外,它还支持图像分类微调、线性探测和图像生成指导等下游应用。研究人员可借助该模型探索零样本图像分类技术,并评估其潜在影响。

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K - CLIP-ViT-L-14模型实现高效零样本图像分类和检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类开源项目模型视觉语言模型零样本学习

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K模型基于LAION-2B英语数据集训练，在ImageNet-1k上实现75.3%的零样本top-1准确率。它支持零样本图像分类和图文检索等任务，是研究零样本图像分类的重要工具。该模型在JUWELS Booster超级计算机上完成训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

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