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dpn131.mx_in1k

DPN双路径神经网络图像分类模型 支持ImageNet预训练和特征提取

DPN131是基于Dual-Path Networks架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型包含7930万参数,支持224x224图像输入,提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。通过timm库可轻松加载使用,适用于多种计算机视觉任务。该模型由MXNet训练并移植到PyTorch,支持批量处理和特征提取。

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。
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。
xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k - 基于跨协方差转换器的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k采用跨协方差图像转换器(XCiT)架构,是一个参数量为3.0M的轻量级图像分类模型。模型在ImageNet-1k数据集上完成预训练,支持224x224尺寸的图像输入,可应用于图像分类和特征提取。模型通过跨协方差注意力机制降低计算复杂度,适合实际部署应用。
resnet50_gn.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型结合先进训练方法
GithubHuggingfaceImageNetResNettimm图像分类开源项目模型神经网络
resnet50_gn.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,集成了多项先进训练技术。模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积与池化、1x1卷积快捷连接下采样等结构。在ImageNet-1k数据集上训练时,应用了LAMB优化器、增强型dropout、随机深度和RandAugment等方法。模型参数量为25.6M,GMACs为4.1,训练输入尺寸为224x224,测试输入尺寸为288x288。该模型可应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种计算机视觉任务。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型,经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch,并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下,实现了高效性能与计算资源节约,适合作为多种视觉任务的解决方案。
tf_mixnet_l.in1k - MixNet架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetMixNetPyTorchtimm图像分类开源项目模型
tf_mixnet_l.in1k是一个基于MixNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用混合深度卷积核,参数量为7.3M,计算量为0.6 GMACs。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,适用于224x224像素的输入图像。tf_mixnet_l.in1k在保持较小模型规模的同时,为多种计算机视觉任务提供了有效的解决方案。
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。
xcit_medium_24_p8_224.fb_in1k - 基于XCiT架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目模型模型预训练深度学习
XCiT是Facebook Research开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型采用Cross-Covariance Image Transformer架构,拥有8430万参数,支持224x224图像输入分析。通过timm库实现,既可用于图像分类,也可作为特征提取器生成图像嵌入向量,为开发者提供便捷的模型加载和图像处理功能。
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。
resnet18.a1_in1k - ResNet18图像分类模型 适用于多种计算机视觉任务
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet18.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。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积等特性,支持图像分类、特征提取和嵌入等任务。该模型有1170万参数,在224x224分辨率下计算量为1.8 GMACs,可用于多种计算机视觉应用。
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