convnext_tiny.in12k

ConvNeXt架构图像分类模型适用于多种视觉任务

模型图像分类 ImageNet-12k 模型比较 Github timm ConvNeXt Huggingface 开源项目

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。

文档

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。

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。

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_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。

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。

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。

convnext_small.fb_in22k_ft_in1k_384 - ConvNeXt模型提升图像分类精度的预训练与微调方案

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取

ConvNeXt是一款用于图像分类的模型，于ImageNet-22k数据集预训练，并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有50.2百万参数和25.6 GMACs，支持384x384尺寸的图像处理。除了图像分类外，它还支持特征图和图像嵌入提取。凭借其优异的性能和高效的图像处理能力，ConvNeXt被广泛应用于复杂的图像识别任务。通过timm库可实现模型便捷的加载与应用，适用于各种研究与工程需求。

convnextv2-tiny-1k-224 - 基于全新框架节点，优化卷积网络的性能

ConvNeXt V2FCMAEGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型

ConvNeXt V2引入了全新的全卷积掩码自动编码器框架及全局响应归一化层，提升卷积网络在多种识别基准的表现，经过ImageNet-1K数据集微调，适合高精度图像分类任务及视觉识别应用。

inception_next_tiny.sail_in1k - InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型

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

inception_next_tiny.sail_in1k是基于InceptionNeXt架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合Inception和ConvNeXt的特点，提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。模型参数为28.1M，GMACs为4.2，适用于224x224大小的图像输入。它通过timm库提供简洁的API，支持预训练权重，可轻松应用于多种计算机视觉任务。

convnext_small.fb_in22k - 支持多任务图像处理的预训练模型

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

ConvNeXt是一个经过ImageNet-22k预训练的图像分类模型，具备66.3M参数和8.7 GMACs。本文介绍其关键特性及在图像特征提取中的应用，旨在帮助专业用户理解和有效利用该模型进行视觉任务。

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