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

mnasnet_100.rmsp_in1k - MNasNet轻量级移动端图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNet-1kMNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构

mnasnet_100.rmsp_in1k是基于MNasNet架构的轻量级图像分类模型，针对移动设备优化设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过timm库实现。它采用RMSProp优化器和指数衰减学习率，参数量为4.4M，GMACs为0.3，适用于224x224像素图像。模型支持图像分类、特征提取和嵌入等功能，为移动端AI应用提供高效解决方案。

vgg19_bn.tv_in1k - VGG19架构的ImageNet预训练图像分类模型

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

vgg19_bn.tv_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的VGG19模型,拥有1.437亿参数。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等多种计算机视觉任务。通过timm库,用户可以方便地加载和使用这个模型,实现高精度的图像识别功能。模型在保持较高计算效率的同时,还提供了多种使用方式,如图像分类、特征图提取和图像嵌入等。

efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型：图像分类与多功能特征提取

EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用

EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器（带Nesterov动量），结合自适应梯度剪裁，模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大，支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。

tf_efficientnet_b0.in1k - 基于EfficientNet架构的tf_efficientnet_b0.in1k模型解析

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取

tf_efficientnet_b0.in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上使用Tensorflow训练，并由Ross Wightman移植到PyTorch。该模型具有5.3M参数和0.4 GMACs，支持细节丰富的224x224像素图像应用。其功能包括图像分类、特征映射提取和图像嵌入，非常适合在timm库中进行各种深度学习研究和应用，提供一种高效的图像处理方案。

resnet10t.c3_in1k - 使用ResNet-T技术的先进图像分类模型

GithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNetResNet-T图像分类开源项目提取特征图模型

ResNet-T模型结合ReLU激活和分层结构的3x3卷积和池化，实现高效的图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过SGD优化和Cosine学习率调度，具备出色的分类和特征提取能力，适用于多种应用场景。

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

tiny-cuda-nn - 专注于快速训练和查询神经网络的开源框架

C++编程CUDAGPUGithubTiny CUDA Neural Networks开源项目深度学习

Tiny CUDA Neural Networks是一个紧凑、高效的开源框架，专注于快速训练和查询神经网络。它包含优化的多层感知器（MLP）和多分辨率哈希编码，并支持多种输入编码、损失函数和优化器。适用于NVIDIA GPU，通过C++/CUDA API和PyTorch扩展，助力高性能计算和深度学习项目。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程

Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重

提供丰富的图像分类主干网络，包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等，兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程，适合科研和实际应用，提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重，帮助开发者高效部署与测试。

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

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