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

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。

convnextv2_large.fcmae - 用于图像特征提取的自监督卷积模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

ConvNeXt-V2是一种运用全卷积掩码自动编码器框架进行预训练的自监督特征表示模型，适用于微调和特征提取。模型适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入，具备较高的参数和计算效率，可在ImageNet-1k等大规模数据集上展现出色表现。通过timm库加载，模型提供了处理多种图像任务的灵活性与精确度，是计算机视觉领域的重要工具。

CLIP-ViT-H-14-frozen-xlm-roberta-large-laion5B-s13B-b90k - CLIP架构多语言视觉语言模型实现高效零样本图像分类与检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言模型开源项目模型零样本学习

这是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型,在LAION-5B数据集上训练。模型结合了冻结的ViT-H/14视觉结构和XLM-RoBERTa大型文本模型,在多语言零样本图像分类和检索任务中表现优异。适用于零样本图像分类、图文检索等应用,也支持下游任务微调。该模型在英语及其他语言中均展现出强大性能,为跨语言视觉AI应用提供了有力支持。

convnext_nano.in12k_ft_in1k - 基于ConvNeXt架构的轻量级图像分类模型

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取

convnext_nano.in12k_ft_in1k是基于ConvNeXt架构开发的轻量级图像分类模型，模型参数量1560万，在ImageNet-12k数据集预训练后在ImageNet-1k微调。支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成等功能，适用于计算资源受限环境下的视觉任务。

convnext_tiny.in12k - ConvNeXt架构图像分类模型适用于多种视觉任务

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-12ktimm图像分类开源项目模型模型比较

convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k - ConvNeXt-V2轻量级图像分类和特征提取模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型预训练模型

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k是基于ConvNeXt-V2架构的轻量级图像分类模型。该模型通过全卷积masked自编码器预训练，在ImageNet-1k数据集微调，拥有2860万参数。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入，在ImageNet验证集上Top-1准确率达82.92%。这是一个在性能和效率间取得平衡的优秀选择。

convnextv2-atto-1k-224 - ConvNeXt V2 提升卷积网络性能的先进图像分类模型

ConvNeXt V2FCMAE框架GithubHuggingfaceImageNet-1K卷积神经网络图像分类开源项目模型

ConvNeXt V2 是一种创新的图像分类模型，利用 FCMAE 框架在 ImageNet-1K 数据集上进行微调。该模型结合了全卷积掩码自编码器和新型 GRN 层，有效提升了在多项识别基准上的性能。模型能够进行图像分类，预测应用于 ImageNet 1,000 类问题，是计算机视觉任务的高效选择。

convnextv2_nano.fcmae_ft_in1k - 基于FCMAE的ConvNeXt-V2高效图像分类与特征提取模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取

ConvNeXt-V2模型通过全卷积掩码自动编码器框架进行预训练，并在ImageNet-1k数据集上进行微调。该模型具备15.6百万参数，支持多种图像尺寸处理，训练尺寸为224x224，测试尺寸为288x288。借助timm库，它可执行图像分类、特征提取和图像嵌入，适用于多种应用场景。

CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k - 具备零样本学习与多语言支持的图像模型

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言性能开源项目模型零样本学习

该模型基于LAION-5B数据集和OpenCLIP技术，能够进行零样本图像分类和图像-文本检索。通过结合CLIP ViT-B/32和xlm roberta，这一模型在各种图像任务中显示出较高性能。同时，其多语言能力经验证，可提升imagenet1k等多语言数据集上的表现，尤其在意大利语和日语测试中效果显著。依托于高效的OpenCLIP训练，模型在mscooco和flickr30k数据集上有较大性能提升，是图像生成与分类的可靠选择。

CLIP-ViT-B-32-roberta-base-laion2B-s12B-b32k - 零样本图像识别与跨模态检索应用

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceOpenCLIP图像分类开源项目模型模型评估训练数据

该模型基于OpenCLIP，并利用LAION-5B中的LAION-2B英文子集进行训练，实现了有效的零样本图像分类和跨模态检索。在ImageNet、MSCOCO和Flickr30k测试集上的表现优于基线，适用于图像分类和生成等任务。训练过程中采用32k批次大小处理12B训练样本，并通过VTAB+、COCO和Flickr等数据集进行评估。

convnext-tiny-224 - 高效图像分类 ConvNeXT卷积神经网络的新突破

ConvNeXTGithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformers图像分类开源项目模型

ConvNeXT是一款卷积模型，具有优于Vision Transformers的表现。设计灵感源于Swin Transformer，并对ResNet进行了现代化调整，专注于图像分类。ConvNeXT-tiny-224在ImageNet-1k数据集训练后，提供高效的分类能力。模型集线器提供适用不同任务的微调版本。

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