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efficientnetv2_rw_m.agc_in1k

EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取

EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。

vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现
EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型
本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型,利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计,并支持字符串化架构配置。请注意,该项目现已停止维护,推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。
xception41.tf_in1k - Xception架构的高效图像分类神经网络
GithubHuggingfaceImageNet-1kXceptiontimm图像分类开源项目模型深度学习
xception41.tf_in1k是一款基于Xception架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练而成。该模型采用深度可分离卷积技术,拥有2700万参数和9.3 GMACs的计算量,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。通过timm库,研究者可以方便地加载预训练模型进行推理或微调。xception41.tf_in1k在维持高精度的同时优化了计算效率,适用于多种计算机视觉任务。
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k - 增强与正则化的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型特征骨干
这是一个高效的Vision Transformer(ViT)图像分类模型,经过增强和正则化,在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发,并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取,参数量为9.7百万,1.1 GMACs,处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例,以及支持特定数据转换的功能,提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用,并提供开发者比较参考的方法。
ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能
GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习
ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架,采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度,支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项,结合FFCV数据加载和优化训练流程,使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置,适用于不同的训练需求和硬件环境。
resnest14d.gluon_in1k - ResNeSt14d:基于分割注意力机制的深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kResNeSttimm图像分类开源项目模型特征提取
ResNeSt14d是一款基于ResNet的分割注意力图像分类模型,由研究团队在ImageNet-1k数据集上训练。此模型拥有10.6M的参数和2.8 GMACs,支持224x224的图像尺寸。提供多种功能,包括图像分类、特征提取和图像嵌入。通过timm库实现预训练模型调用,支持快速有效的图像分析和计算机视觉任务。
resnet-152 - 深入解析ResNet-152在图像分类中的应用
GithubHuggingfaceResNet-152卷积神经网络图像分类图像识别开源项目模型深度学习
ResNet-152 v1.5模型在ImageNet-1k上预训练,采用224x224分辨率,改进后的下采样策略提升了模型的准确性。该模型可用于图像分类,亦可在模型中心找到特定任务的微调版本。
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。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。
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。
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