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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。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP ViT-B/32零样本图像识别模型
CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K是一个基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/32模型,在ImageNet-1k上实现66.6%的零样本top-1准确率。该模型适用于零样本图像分类、图像文本检索等任务,由Stability AI提供算力支持,采用OpenCLIP框架训练。此模型为研究人员提供了探索零样本任意图像分类的有力工具。
timesformer-hr-finetuned-k600 - TimeSformer:空间-时间注意力机制的视频分类模型
GithubHuggingfaceTimeSformer开源项目机器学习模型深度学习视频分类计算机视觉
TimeSformer-hr-finetuned-k600是基于Kinetics-600数据集微调的视频分类模型。该模型利用创新的空间-时间注意力机制,可对600个类别的视频进行分类。由Facebook AI Research开发,适用于多种视频理解任务。研究者和开发者可通过Transformers库轻松应用此模型,实现高效的视频内容分析。
AI-generated_images_detector - 高精度AI生成图像检测模型,适用于图像分类任务
AI-generated_images_detectorGithubHuggingface准确率图像分类开源项目模型训练和评估数据
该高精度AI生成图像检测模型专注于图像分类,适用于imagefolder数据集验证。模型训练后达到了0.9736的准确率,能够有效区分生成与真实图像。通过transformers库中的pipeline进行推理,只需将图像传递给模型即可获得分类结果,适用于对图像分类精度要求较高的应用,能够有效提升AI生成内容的识别能力。
VanillaNet - 高效简约的深度学习神经网络架构
GithubVanillaNet开源项目模型效率深度学习神经网络计算机视觉
VanillaNet是一种创新的神经网络架构,专注于简洁性和效率。它摒弃了复杂的快捷连接和注意力机制,仅使用较少的层数就能保持出色的性能。该项目展示了精简架构也能实现有效结果,为计算机视觉领域开辟了新路径,挑战了基础模型的现状。与主流模型相比,VanillaNet在保持相当性能的同时,具有更少的层数和更快的推理速度。
imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现,涵盖多种框架和预训练模型
GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目
此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究,包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现,支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包,模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集,能够自动加载预训练权重。
MambaOut - 高效视觉模型展示简洁架构卓越性能
GithubMambaOut图像分类开源项目深度学习神经网络计算机视觉
MambaOut是一种新型视觉模型架构,通过堆叠门控CNN块构建,无需使用复杂的状态空间模型。在ImageNet图像分类任务中,它的性能超越了现有的视觉Mamba模型,同时具有较低的参数量和计算复杂度。该项目提供了从轻量级MambaOut-Femto到大型MambaOut-Base的多个预训练模型,在准确率和效率间实现平衡。研究人员可利用提供的代码和教程复现结果或应用于自身任务。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务,包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口,并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练,利用DALI优化数据处理,使用TorchAccelerator和fp16加速训练,并通过PAI-Blade优化推理性能。
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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美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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