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EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型

ImageNetGithub开源项目图像分类机器学习模型EfficientNetV2Huggingface深度学习模型

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。

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介绍相关项目
caffe2 - 轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架
Caffe2GithubPyTorch开源项目模块化深度学习框架高性能
Caffe2是一个以表达力、速度和模块化为设计理念的轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。欲了解更多信息，请访问caffe2.ai。
tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备
C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备
tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。
darts - 使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构
DARTSGithubPyTorch卷积架构图像分类开源项目语言建模
DARTS算法通过连续松弛和梯度下降，在架构空间中高效设计用于图像分类（CIFAR-10和ImageNet）和语言建模（Penn Treebank和WikiText-2）的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行，提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南，支持自定义架构的可视化。
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。
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。
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。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。
raster-vision - 开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型
GithubPyTorchRaster Vision卫星图像开源项目深度学习计算机视觉
Raster Vision是一个开源的Python库和框架，用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割，后端采用PyTorch。作为低代码框架，它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道，并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。
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