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。

xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力

GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络

xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型，专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，拥有1.889亿参数，处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色，适用于多种计算机视觉应用。借助timm库，研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。

res2net50_14w_8s.in1k - Res2Net架构的多尺度骨干网络实现高效图像分类

GithubHuggingfaceImageNetRes2Nettimm图像分类开源项目模型深度学习模型

res2net50_14w_8s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构，具有2510万参数，计算复杂度为4.2 GMACs。除图像分类外，还可作为特征提取器应用于其他计算机视觉任务。模型接受224x224像素的输入图像，并提供API支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。其高效的多尺度结构使其在保持准确性的同时降低了计算成本。

tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型基于双重ImageNet数据集训练

EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取

这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型，采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万，计算量为5.4 GMACs，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率，测试时提升至384x384，在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现，后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。

inception_resnet_v2.tf_in1k - Inception-ResNet-v2架构的图像分类与特征提取模型

GithubHuggingfaceImageNet-1kinception_resnet_v2timm图像分类开源项目模型特征提取

inception_resnet_v2.tf_in1k是基于Inception-ResNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有5580万参数，13.2 GMACs计算量，适用于299x299像素的输入图像。除图像分类外，该模型还支持特征图提取和图像嵌入功能。它在保持较低计算复杂度的同时提供高精度图像识别能力，适用于多种计算机视觉任务。

inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型

ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

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。

resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k - Instagram预训练的ResNeXt模型用于图像分类和特征提取

GithubHuggingfaceResNeXttimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型

该模型基于ResNeXt-B架构，在Instagram-1B数据集上进行半监督预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型拥有1.94亿参数，接受224x224像素输入图像，适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入任务。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积和池化，以及1x1卷积的shortcut连接。在ImageNet验证集上，模型达到83.35%的Top-1准确率，展现出优秀的性能。

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。

LAION - 开源机器学习资源与数据集提供平台

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LAION作为非营利组织，提供开放机器学习资源，包括大规模数据集、工具和模型。平台主要产品有LAION-400M、LAION-5B图像文本对数据集，CLIP视觉转换器模型和LAION-Aesthetics美学筛选子集。LAION致力于推动开放式机器学习研究，鼓励资源重复利用，支持环保理念和公共教育发展。

res2net101_26w_4s.in1k - Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kRes2Nettimm图像分类开源项目模型特征提取

res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型，通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计，在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数，适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外，还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。

vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型视觉转换器迁移学习

这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术，适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数，处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库，用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练，该模型展现出卓越的图像理解能力。

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