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DenseNet图像分类模型实现高效特征提取与精准分类

DenseNet201是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型。该模型拥有2000万参数,支持224x224像素输入,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。其密集连接的卷积网络结构不仅提供准确的分类结果,还能生成丰富的特征表示。模型通过timm库提供预训练权重,便于快速部署和使用。

resnet101.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型 支持多样化特征提取
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
resnet101.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积和池化层、1x1卷积短路下采样等结构。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入功能,参数量44.5M,224x224输入下GMAC为7.8。在ImageNet验证集上Top-1准确率82.8%,Top-5准确率96.32%。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
tf_mobilenetv3_large_minimal_100.in1k - MobileNetV3轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet-v3pytorchtimm图像分类开源项目模型
tf_mobilenetv3_large_minimal_100.in1k是基于MobileNet-v3架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型参数量为3.9M,计算复杂度为0.2 GMACs,适用于资源受限的移动设备。模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。最初由TensorFlow团队开发,后由Ross Wightman移植到PyTorch平台,为开发者提供了多平台使用选择。
tf_mobilenetv3_large_075.in1k - MobileNet-v3大规模图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV3图像分类开源项目模型深度学习特征图提取
该模型为MobileNet-v3图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集在Tensorflow上训练,并由Ross Wightman移植至PyTorch实现。使用224x224图像,拥有4.0百万参数和0.2 GMACs的效率。提供代码示例,帮助实现图像分类、特征提取和图像嵌入。更详细的比较信息可于timm项目页面查阅。
tf_efficientnet_b1.ns_jft_in1k - EfficientNet图像分类模型,无监督学习的图像标杆
EfficientNetGithubHuggingfaceJFT-300mPyTorch半监督学习图像分类开源项目模型
本项目是一个EfficientNet图像分类模型,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上使用Tensorflow训练,并移植到PyTorch中。它可以执行图像分类、特征提取和嵌入生成。拥有仅7.8M参数和高计算效率,适合研究深度学习模型的缩放和性能优化。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取
ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调,提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数,处理512x512图像,适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,确保高准确率和多样化应用,结合timm库简化操作,适用于研究和工业应用。
ghostnet_100.in1k - GhostNet轻量级图像分类模型实现高效特征提取
GhostNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习特征提取神经网络
ghostnet_100.in1k是基于GhostNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型通过创新的特征生成方法,实现了高效的特征提取。模型参数量为5.2M,GMACs仅0.1,适用于224x224像素的图像输入。除图像分类外,还可作为特征提取器应用于其他计算机视觉任务。用户可通过timm库轻松加载和使用该模型。
resnet18.a3_in1k - 简化且高效的图像分类模型,支持轻松集成
GithubHuggingfaceImageNetResNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
ResNet18的最新变体,在ImageNet-1k数据集上使用A3训练方法进行优化。模型具有ReLU激活函数、7x7卷积与池化、以及1x1卷积下采样设计,增强图像分类精度和特征提取能力,适合影像识别和深度学习项目应用。参数数量为11.7M,GMACs为0.9,适用于中小规模项目,易于集成部署。
resnet50.ram_in1k - ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取
AugMixGithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm图像分类开源项目模型
ResNet50模型通过ReLU激活函数和7x7单层卷积实现图像分类,下采样优化采用1x1卷积。在训练过程中结合了AugMix、RandAugment与SGD优化策略,并通过余弦学习率和暖启动机制来提升在ImageNet-1k数据集上的表现。该模型由timm库实现,支持多种用途,如图像分类、特征提取和图像嵌入。
dinov2-small-imagenet1k-1-layer - 视觉特征学习的Transformer模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2方法无监督预训练的Vision Transformer,适用于影像特征学习增强场景。此小尺寸模型能在ImageNet-1k数据集上执行分类任务,通过提取特征来辅助下游任务。尽管模型未包含微调头,但可附加线性层进行标准分类,适合高精度视觉特征需求的应用。
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