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efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k

EfficientNet B1轻量级图像分类模型

模型图像分类pytorch-image-modelsGithubImageNet-1k预训练模型EfficientNetHuggingface开源项目

efficientnet_b1.ra4_e3600_r240_in1k是基于EfficientNet架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，参数量为7.79M，在240x240输入尺寸下达到81.440%的Top-1准确率。它在模型大小和性能之间取得平衡，适用于计算资源有限的应用场景，也可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。

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介绍相关项目
HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络
GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互
HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族，专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型，如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B，广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异，是计算机视觉研究中的重要工具。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
Bunny - 轻量高效多模态模型支持高分辨率图像分析
AI模型BunnyGithub多模态模型开源项目视觉语言模型轻量级模型
Bunny是一个轻量高效的多模态模型家族，集成多种视觉编码器和语言骨干网络。该项目通过优化训练数据提升小规模模型性能，其中Bunny-Llama-3-8B-V模型支持1152x1152分辨率图像处理，在多项视觉语言任务中表现优异。Bunny为开发者提供了灵活的多模态AI解决方案。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。
Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络，包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等，兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程，适合科研和实际应用，提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重，帮助开发者高效部署与测试。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型，提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构，并通过1-bit权重缩放技术，实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers，显著降低了GPU内存占用，从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度，并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南，为研究者和开发者提供有力支持。
aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具
AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习
AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。
pytorch-cifar100 - 使用PyTorch高效训练和测试CIFAR-100数据集
GithubPytorchcifar100卷积神经网络开源项目模型训练网络架构
pytorch-cifar100项目提供了一套完整的训练和测试框架，使得使用者能在CIFAR-100数据集上通过多种网络架构实施图像识别。支持的网络包括VGG, ResNet, DenseNet等多种深度学习模型，并详细记录每种模型的错误率。项目还包括自定义数据集模块的示例代码，供不熟悉数据处理的用户参考。项目提供了清晰的代码，便于使用者根据需求调整模型训练与测试。
private-detector - 开源的不雅图像识别器
BumbleEfficientnet-v2GithubPrivate Detector开源模型开源项目识别淫秽图片
Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器，能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练，用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南，帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性，特别为保护女性免受不雅图像困扰。
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