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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。

inception_v4.tf_in1k - 面向图像分类的Inception-v4预训练模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInception-v4图像分类开源项目模型深度学习神经网络
Inception-v4是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的深度学习模型,参数量为4270万,支持299x299图像输入。通过timm库可实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等核心功能。该模型从TensorFlow移植至PyTorch,适用于计算机视觉领域的各类图像处理任务。
convnextv2_large.fcmae_ft_in22k_in1k - ConvNeXt-V2图像分类模型结合FCMAE预训练架构
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较深度学习
ConvNeXt-V2是一个大型图像分类模型,通过FCMAE框架预训练并在ImageNet数据集上微调。模型包含1.98亿参数,Top1准确率达87.26%,可用于图像分类、特征提取和嵌入等计算机视觉任务。其224x224的标准训练分辨率和多功能性使其成为视觉处理的实用选择。
tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取
GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs,适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在资源受限环境中表现出色。通过timm库,开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时,为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。
tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取
EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,最初使用TensorFlow构建,由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M,能够在不同分辨率下实现精确的图像识别,并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。
resnet18.tv_in1k - 精简高效的ResNet18图像分类模型
GithubHuggingfaceResNet图像分类开源项目模型模型架构深度学习神经网络
resnet18.tv_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型,采用ReLU激活函数和7x7卷积池化层。模型参数量为11.7M,运算量为1.8 GMACs,兼具轻量和高效。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可处理224x224尺寸图像。该模型使用ImageNet-1k数据集训练,是torchvision的原始权重模型,适用于需要平衡性能和资源的应用场景。
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。
resnet101.tv_in1k - 采用ResNet101架构的高效图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetresnet101.tv_in1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet101.tv_in1k是一个基于ResNet101架构的图像分类模型,搭载ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样等特性,经过ImageNet-1k数据集训练,可用于图像特征提取和分类。在深度残差学习的加持下,该模型在特征提取和分类任务中表现突出,适合用于学术研究和商用产品开发。
vgg16.tv_in1k - 基于ImageNet-1k训练的VGG16图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVGG图像分类开源项目模型深度学习神经网络
VGG16是一个经典的深度学习图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集训练而成。模型包含1.384亿个参数,处理224x224像素输入图像,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。借助timm库可实现模型的快速部署,广泛应用于计算机视觉领域。
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。
rexnet_100.nav_in1k - 轻量级ReXNet图像分类模型 为资源受限场景提供高效解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取
rexnet_100.nav_in1k是一款基于ReXNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了预训练。该模型仅有4.8M参数和0.4 GMACs,适合在计算资源有限的环境中部署。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,为开发者提供多样化的应用选择。在ImageNet-1k验证集上,该模型展现出77.832%的Top-1准确率和93.886%的Top-5准确率,在轻量级模型中表现优异。
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