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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GithubtimmConvNeXtHuggingface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。

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tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
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rexnet_100.nav_in1k是一款基于ReXNet架构的轻量级图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上进行了预训练。该模型仅有4.8M参数和0.4 GMACs，适合在计算资源有限的环境中部署。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能，为开发者提供多样化的应用选择。在ImageNet-1k验证集上，该模型展现出77.832%的Top-1准确率和93.886%的Top-5准确率，在轻量级模型中表现优异。
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