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

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。

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。

convnext_atto_ols.a2_in1k - 高效的ConvNeXt模型实现图像分类与特征提取

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类图像嵌入开源项目模型特征提取

本项目提供一个基于ImageNet-1k数据集优化的ConvNeXt图像分类模型，其低参数量和高效计算性能使其成为图像处理任务（如特征图提取和图像嵌入生成）的理想选择。该模型在timm库中训练，支持快速且准确的分类任务，并适用于多种计算需求。

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-large-384 - ConvNeXT模型在图像分类中的创新突破

ConvNeXTGithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformers图像分类开源项目模型

ConvNeXT是一个受Vision Transformers启发的卷积模型，通过在ImageNet-1k上以384x384分辨率训练而成，旨在提高图像分类效果。研究显示，该模型在性能上优于传统模型，并基于ResNet进行了现代化改造。开发者Liu等人在相关论文中介绍了这一模型，该模型可用于分类任务，亦可在Hugging Face平台上进行任务微调。

tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析

GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取

TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型，通过调整分辨率、深度和宽度，在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M，并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，可用于多种图像处理场景。同时，通过timm库探索其指标表现，更深入了解其在神经信息处理中的应用。

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。

convnext_xxlarge.clip_laion2b_soup_ft_in1k - 大规模预训练的高性能图像分类模型

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1kLAIONtimm图像分类开源项目模型

ConvNeXt XXLarge是一款基于ConvNeXt架构的高性能图像分类模型。该模型在LAION-2B数据集上进行CLIP预训练，随后在ImageNet-1k上微调，拥有8.46亿参数。在256x256的图像输入下，Top-1准确率达到88.612%。除图像分类外，该模型还支持特征图提取和图像嵌入生成，可为多种计算机视觉任务提供强大支持。

xcit_tiny_12_p8_224.fb_in1k - 跨协方差图像转换器实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目机器学习模型神经网络

基于XCiT（Cross-Covariance Image Transformer）架构开发的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型包含670万参数量，GMACs为4.8，支持224x224图像输入分辨率。通过跨协方差注意力机制实现图像特征表示，可用于图像分类和特征提取。模型已集成到timm库中，支持top-k分类预测和特征向量提取功能。

res2next50.in1k - 基于Res2Net架构的高效多尺度图像分类模型

GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习特征提取

res2next50.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，参数量为2470万，计算复杂度为4.2 GMACs。它不仅可用于图像分类，还支持特征图提取和图像嵌入等任务。res2next50.in1k在性能和灵活性方面表现出色，适用于广泛的计算机视觉应用。研究人员可通过timm库便捷地使用和评估此模型。

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