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efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k

EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型

基于EfficientNetV2架构的图像分类模型,通过timm框架实现,使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M,计算量4.9 GMACs,训练分辨率288x288,测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。

efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型,采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练,具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现,支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
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。
efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_lite0.ra_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,仅有4.7M参数和0.4 GMACs,适合资源受限环境。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,通过timm库实现,提供简洁API接口,便于快速部署。
efficientnet_b3.ra2_in1k - EfficientNet B3变体:基于RandAugment的ImageNet-1k图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
efficientnet_b3.ra2_in1k是一款基于EfficientNet B3架构的图像分类模型,经过ImageNet-1k数据集训练。该模型采用RandAugment RA2数据增强策略,结合RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,实现了优异的性能。拥有1220万参数,模型在图像分类、特征提取和嵌入生成等任务中表现出色,为计算机视觉应用提供了高效且灵活的解决方案。
efficientnet_b2.ra_in1k - EfficientNet B2模型的图像分类能力分析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRandAugmenttimm图像分类开源项目模型
EfficientNet B2模型在ImageNet-1k数据集上训练,结合RandAugment增强策略和RMSProp优化器,实现卓越的图像分类与特征提取性能。
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k - VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效
GithubHuggingfaceImageNetVoVNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M,计算量为1.3 GMACs,适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能,它还可作为特征提取骨干网络,支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时,优化了能耗和GPU计算效率,是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
efficientnet_b0.ra_in1k - EfficientNet-B0模型集成RandAugment技术的图像分类应用
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
efficientnet_b0.ra_in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的EfficientNet-B0变体模型。它整合了RandAugment数据增强技术,采用RMSProp优化器和指数衰减学习率策略。模型拥有530万参数,0.4 GMACs计算量,适用于224x224像素输入。可应用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉任务提供了平衡效率与性能的解决方案。
efficientnet_b4.ra2_in1k - EfficientNet B4图像分类模型 ImageNet-1k数据集训练
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_b4.ra2_in1k是基于EfficientNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用RandAugment RA2增强方法,使用RMSProp优化器,具有1930万参数和3.1 GMACs计算量。支持320x320训练图像和384x384测试图像,可用于图像分类、特征提取和嵌入等任务,为计算机视觉领域提供高效解决方案。
tf_efficientnetv2_b0.in1k - 轻量高效的图像分类解决方案
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNetV2-B0是EfficientNet-v2系列中的轻量级模型,由谷歌研究团队开发并在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数仅7.1M,GMACs为0.5,在保持较高准确率的同时大幅降低计算复杂度。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入。该模型适用于资源受限的环境,如移动设备和边缘计算场景,为开发者提供了高效的图像处理解决方案。
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