eca_botnext26ts_256.c1_in1k

基于ResNeXt架构的BotNet高效图像分类模型

特征提取 BotNet 图像分类 Huggingface 模型 timm Github 开源项目 ImageNet-1k

这是一个基于ResNeXt架构的BotNet图像分类模型，采用高效通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，使用SGD优化器和自适应梯度裁剪技术。模型包含1060万参数，支持256x256像素图像处理。除图像分类外，还可用于特征图提取和图像嵌入，适用于多种计算机视觉任务。

botnet26t_256.c1_in1k - BotNet：结合自注意力机制的ResNet变体图像分类模型

BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取

botnet26t_256.c1_in1k是一个结合ResNet架构和自注意力机制的图像分类模型。该模型采用灵活的BYOBNet设计，支持自定义网络结构。在ImageNet-1k数据集上训练，拥有1250万参数，适用于图像分类、特征提取和嵌入生成。模型整合了ResNet的优势和注意力机制，在视觉识别任务中表现出色。

sebotnet33ts_256.a1h_in1k - 结合ResNet与自注意力的高性能图像分类模型

BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习

sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个融合ResNet架构和BotNet设计的图像分类模型，整合了Squeeze-and-Excitation通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过timm库实现。它采用LAMB优化器、强化的dropout和随机深度技术，以及余弦学习率调度。模型提供灵活的配置选项，包括块/阶段布局和注意力层等，适用于图像分类和特征提取任务。其平衡了性能和训练效率，为计算机视觉领域提供了实用的解决方案。

eca_halonext26ts.c1_in1k - 基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型

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eca_halonext26ts.c1_in1k是一种基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型，采用高效通道注意力机制。该模型在timm库中使用ImageNet-1k数据集训练，参数量为10.8M，GMACs为2.4，适用于256x256图像。它结合了ResNet Strikes Back的训练方法和局部自注意力机制，可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。通过灵活的BYOB架构，该模型在保持计算效率的同时提供了良好的性能和可定制性。

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。

convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取

ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调，提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数，处理512x512图像，适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，确保高准确率和多样化应用，结合timm库简化操作，适用于研究和工业应用。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2：精准高效的图像分类模型

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ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力，通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练，并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量，支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用，支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。

convnext-xlarge-384-22k-1k - 融合现代设计的高性能图像分类卷积神经网络

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ConvNeXT是一种创新的纯卷积神经网络模型，结合了ResNet的现代化设计和Swin Transformer的先进理念。该模型在ImageNet-22k数据集上进行了大规模预训练，并在ImageNet-1k上以384x384分辨率精细调优，展现出卓越的图像分类性能。ConvNeXT不仅适用于各类计算机视觉任务，还凸显了传统卷积网络在当代人工智能领域的持续价值和潜力。

convnext_small.in12k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类与特征提取预训练模型介绍

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练

ConvNeXt图像分类模型，通过timm库在ImageNet-12k及ImageNet-1k上进行预训练与微调，提供图像特征提取与分类功能。支持TPU和8xGPU训练方式，适合大规模数据集处理。模型拥有50.2M参数和25.6 GMACs，支持384x384图像输入，并兼具特征图提取与图像嵌入功能，适用于高效图像处理需求。更多性能数据及结果可在timm库查阅。

convnext_small.fb_in22k_ft_in1k_384 - ConvNeXt模型提升图像分类精度的预训练与微调方案

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取

ConvNeXt是一款用于图像分类的模型，于ImageNet-22k数据集预训练，并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有50.2百万参数和25.6 GMACs，支持384x384尺寸的图像处理。除了图像分类外，它还支持特征图和图像嵌入提取。凭借其优异的性能和高效的图像处理能力，ConvNeXt被广泛应用于复杂的图像识别任务。通过timm库可实现模型便捷的加载与应用，适用于各种研究与工程需求。

convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型

ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型，通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外，该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数，ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现，ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。

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