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dpn98.mx_in1k

基于DPN架构的ImageNet图像分类深度学习模型

DPN98是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型,采用双路径网络架构,具有6160万参数规模。该模型支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型已从MXNet迁移至PyTorch框架,并提供预训练权重,适合进行计算机视觉研究和应用开发。

dm_nfnet_f0.dm_in1k - NFNet:无归一化层的高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
dm_nfnet_f0.dm_in1k是一款基于NFNet(无归一化网络)架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有7150万参数,计算量为7.2 GMACs。通过采用Scaled Weight Standardization技术和策略性放置的标量增益,该模型无需使用归一化层即可实现高性能。dm_nfnet_f0.dm_in1k适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种任务,为大规模图像识别应用提供了高效解决方案。
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。
densenet121.ra_in1k - 基于RandAugment优化的DenseNet图像分类预训练模型
DenseNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习特征提取
DenseNet121是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的图像分类模型,采用RandAugment数据增强策略优化。模型参数量为800万,支持多种输入分辨率,可用于图像分类、特征提取和embedding生成等计算机视觉任务。
efficientnet_b1.ft_in1k - 基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kPyTorch图像分类开源项目模型特征图提取
EfficientNet图像分类模型已在ImageNet-1k上进行微调,适用于PyTorch。该模型参数为7.8M,支持特征图提取和图像嵌入,可用作高效的图像分类工具。
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。
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k - MLP-Mixer架构的ImageNet预训练模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetMLP-Mixertimm图像分类开源项目模型神经网络
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k是一个基于MLP-Mixer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k预训练后在ImageNet-1k微调。该模型拥有5990万参数,处理224x224图像输入,可用于图像分类和特征提取。项目提供了简洁的代码示例,展示了模型在图像分类和特征提取任务中的应用。这个模型为计算机视觉研究提供了有力工具。
res2net50_14w_8s.in1k - Res2Net架构的多尺度骨干网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetRes2Nettimm图像分类开源项目模型深度学习模型
res2net50_14w_8s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构,具有2510万参数,计算复杂度为4.2 GMACs。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。模型接受224x224像素的输入图像,并提供API支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。其高效的多尺度结构使其在保持准确性的同时降低了计算成本。
twins_pcpvt_base.in1k - Twins-PCPVT基础模型在ImageNet-1k上的图像分类应用
GithubHuggingfaceImageNetTwins-PCPVTtimm图像分类开源项目模型深度学习模型
twins_pcpvt_base.in1k是基于Twins-PCPVT架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有4380万参数,采用创新的空间注意力机制,适用于图像分类和特征提取任务。模型可通过timm库加载,支持直接推理或进一步微调。其在224x224图像输入下的计算量为6.7 GMACs,激活量为2520万。
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_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
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