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dla102.in1k

深层聚合架构的图像分类模型 支持多种计算机视觉应用

dla102.in1k是基于深层聚合架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有3330万参数,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库可方便地调用此预训练模型,为计算机视觉应用提供灵活基础。模型在图像分类、特征提取等任务中表现出色,适用于多种视觉分析场景。

swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kSwin Transformer V2timm图像分类开源项目模型特征提取
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数,6.0 GMACs计算量,支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型,应用于多种计算机视觉项目。
deit_base_patch16_224.fb_in1k - 基于Transformer架构的DeiT图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络
deit_base_patch16_224.fb_in1k是一款基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有8660万参数,支持224x224像素图像处理,可用于图像分类和嵌入向量生成。通过数据高效训练方法和注意力蒸馏技术,该模型在减少大规模数据依赖的同时保持了高性能。研究人员和开发者可以利用timm库轻松应用此模型进行推理或特征提取。
pnasnet5large.tf_in1k - PNASNet大规模图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kPNasNet图像分类开源项目模型深度学习特征提取
pnasnet5large.tf_in1k是基于Progressive Neural Architecture Search技术开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练而成。该模型拥有8610万参数,计算量为25.0 GMACs,支持331x331像素的图像输入。它不仅可用于图像分类,还能进行特征图提取和图像嵌入。研究人员和开发者可通过timm库轻松调用此预训练模型,提高图像处理效率。
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。
mobilenetv3_small_100.lamb_in1k - MobileNetV3小型模型:轻量级移动设备图像分类方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV3小型模型是一款基于timm库在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它采用LAMB优化器和EMA权重平均技术,具有2.5M参数和0.1 GMACs的低计算量。该模型支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,适合在移动设备上部署高效的视觉识别应用。
volo_d1_224.sail_in1k - VOLO D1 224模型 基于ImageNet-1k训练的视觉识别工具
GithubHuggingfaceImageNetVOLOtimm图像分类开源项目模型深度学习
VOLO D1 224是一款基于Vision Outlooker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26.6M,GMACs为6.9,适用于224x224像素的图像输入。作为timm库的一部分,VOLO D1 224不仅支持图像分类,还可作为特征提取的骨干网络,为计算机视觉任务提供了灵活的解决方案。其简单的使用方法和多功能性使其成为视觉识别领域的实用工具。
convit_base.fb_in1k - ConViT架构图像分类模型在ImageNet-1k上的应用
ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习
convit_base.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的ConViT架构图像分类模型。该模型融合卷积神经网络和视觉Transformer技术,拥有8650万参数,计算量为17.5 GMACs。它支持224x224尺寸的输入图像,可用于图像分类和特征提取。研究者可通过timm库加载此预训练模型,进行图像分类或提取图像嵌入向量等任务。
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型神经网络
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。模型包含8665万个参数,支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。
resnet50.a1_in1k - 基于ResNet-B架构的多功能图像分类模型
GithubHuggingfaceresnet50人工智能图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet50.a1_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卷积层和1x1卷积shortcut,使用LAMB优化器和BCE损失函数。它拥有2560万参数,可用于图像分类、特征提取和图像嵌入等任务。模型支持灵活的输入尺寸,在ImageNet验证集上实现了82.03%的Top-1准确率。
nfnet_l0.ra2_in1k - 轻量级NFNet模型:无需规范化层的高效图像识别
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
nfnet_l0.ra2_in1k是一种创新的轻量级NFNet图像分类模型,摒弃了传统的规范化层。它通过Scaled Weight Standardization和策略性放置的标量增益,实现了高效的大规模图像识别。基于ImageNet-1k数据集训练,该模型拥有3510万参数,适用于图像分类、特征提取和嵌入任务。这种无需常规规范化层的设计,为高性能图像处理提供了新的可能。
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