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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。

convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类解决方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型对比特征提取
ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调,以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务,其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。
pit_b_224.in1k - 基于池化的视觉Transformer图像分类模型PiT
GithubHuggingfaceImageNet-1kPiTtimm图像分类开源项目模型特征提取
pit_b_224.in1k是一个基于池化的视觉Transformer(PiT)图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有7380万个参数,计算量为12.4 GMACs,支持224x224像素的输入图像。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,在保持高精度的同时提高了计算效率。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载并使用这个预训练模型。
mixnet_l.ft_in1k - MixNet-L:轻量级混合深度卷积网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMixNettimm图像分类开源项目模型特征提取
mixnet_l.ft_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上微调的MixNet架构图像分类模型。该模型采用混合深度卷积核,参数量仅为7.3M,计算量为0.6 GMACs,实现了高效的分类性能。支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和生成图像嵌入。作为一个轻量级yet性能出色的视觉特征提取器,适用于多种计算机视觉应用场景。
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。
gernet_l.idstcv_in1k - GENet架构的GPU高效图像分类模型
GENetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习模型
gernet_l.idstcv_in1k是基于GENet架构的图像分类模型,通过timm库实现并在ImageNet-1k数据集上训练。该模型利用BYOBNet实现灵活配置,支持随机深度和梯度检查点等特性。拥有3110万参数的gernet_l.idstcv_in1k可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。模型提供多种使用示例,适用于图像分类、特征图提取等多种计算机视觉任务。
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。
gmlp_s16_224.ra3_in1k - gMLP架构的ImageNet-1k图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetgMLPtimm图像分类开源项目模型深度学习模型
gmlp_s16_224.ra3_in1k是一个基于gMLP架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型在timm库中实现,参数量为1940万,计算量为4.4 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。模型可用于图像分类和特征提取,支持top-5预测和图像嵌入生成。这一模型源自'Pay Attention to MLPs'研究,为计算机视觉领域提供了一种高效的MLP架构方案。
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k - ConvNeXt图像分类模型:ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k是Facebook研究团队开发的ConvNeXt图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练,ImageNet-1k上微调,拥有8860万参数。适用于图像分类、特征提取和图像嵌入,在ImageNet-1k验证集上达到85.8%的top-1准确率。模型采用ConvNeXt架构,为计算机视觉任务提供了有力支持。
vgg19_bn.tv_in1k - VGG19架构的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVGGtimm图像分类开源项目模型特征提取
vgg19_bn.tv_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的VGG19模型,拥有1.437亿参数。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等多种计算机视觉任务。通过timm库,用户可以方便地加载和使用这个模型,实现高精度的图像识别功能。模型在保持较高计算效率的同时,还提供了多种使用方式,如图像分类、特征图提取和图像嵌入等。
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%。
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