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ConvNeXt微型模型基于ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k微调

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-xlarge-384-22k-1k - 融合现代设计的高性能图像分类卷积神经网络
ConvNeXTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
ConvNeXT是一种创新的纯卷积神经网络模型,结合了ResNet的现代化设计和Swin Transformer的先进理念。该模型在ImageNet-22k数据集上进行了大规模预训练,并在ImageNet-1k上以384x384分辨率精细调优,展现出卓越的图像分类性能。ConvNeXT不仅适用于各类计算机视觉任务,还凸显了传统卷积网络在当代人工智能领域的持续价值和潜力。
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。
tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取
GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs,适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在资源受限环境中表现出色。通过timm库,开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时,为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。
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。
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。
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。
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
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型
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_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。
convnextv2_large.fcmae - 用于图像特征提取的自监督卷积模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
ConvNeXt-V2是一种运用全卷积掩码自动编码器框架进行预训练的自监督特征表示模型,适用于微调和特征提取。模型适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,具备较高的参数和计算效率,可在ImageNet-1k等大规模数据集上展现出色表现。通过timm库加载,模型提供了处理多种图像任务的灵活性与精确度,是计算机视觉领域的重要工具。
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