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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。

tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k,根植于EfficientNet,经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch,专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类,具有优越的准确性和效能。其结构简洁,具备卓越的特征提取和图像嵌入能力,在多种计算机视觉任务中广泛应用。
tf_efficientnet_b1.ns_jft_in1k - EfficientNet图像分类模型,无监督学习的图像标杆
EfficientNetGithubHuggingfaceJFT-300mPyTorch半监督学习图像分类开源项目模型
本项目是一个EfficientNet图像分类模型,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上使用Tensorflow训练,并移植到PyTorch中。它可以执行图像分类、特征提取和嵌入生成。拥有仅7.8M参数和高计算效率,适合研究深度学习模型的缩放和性能优化。
mobilenetv3_small_050.lamb_in1k - 探索资源有效利用的MobileNet-v3图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该项目展示了在ImageNet-1k上训练的MobileNet-v3图像分类模型,强调其在资源受限环境中的适用性。使用LAMB优化器和EMA权重平均化,该模型参照ResNet Strikes Back设计,通过简化预处理流程,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种深度学习任务,增强模型性能。
tf_mobilenetv3_large_minimal_100.in1k - MobileNetV3轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet-v3pytorchtimm图像分类开源项目模型
tf_mobilenetv3_large_minimal_100.in1k是基于MobileNet-v3架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型参数量为3.9M,计算复杂度为0.2 GMACs,适用于资源受限的移动设备。模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。最初由TensorFlow团队开发,后由Ross Wightman移植到PyTorch平台,为开发者提供了多平台使用选择。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取
ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调,提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数,处理512x512图像,适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,确保高准确率和多样化应用,结合timm库简化操作,适用于研究和工业应用。
res2next50.in1k - 基于Res2Net架构的高效多尺度图像分类模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习特征提取
res2next50.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构,参数量为2470万,计算复杂度为4.2 GMACs。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等任务。res2next50.in1k在性能和灵活性方面表现出色,适用于广泛的计算机视觉应用。研究人员可通过timm库便捷地使用和评估此模型。
resnet18.a1_in1k - ResNet18图像分类模型 适用于多种计算机视觉任务
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet18.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积等特性,支持图像分类、特征提取和嵌入等任务。该模型有1170万参数,在224x224分辨率下计算量为1.8 GMACs,可用于多种计算机视觉应用。
resnet18.a3_in1k - 简化且高效的图像分类模型,支持轻松集成
GithubHuggingfaceImageNetResNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
ResNet18的最新变体,在ImageNet-1k数据集上使用A3训练方法进行优化。模型具有ReLU激活函数、7x7卷积与池化、以及1x1卷积下采样设计,增强图像分类精度和特征提取能力,适合影像识别和深度学习项目应用。参数数量为11.7M,GMACs为0.9,适用于中小规模项目,易于集成部署。
tf_efficientnet_b7.ns_jft_in1k - EfficientNet B7图像分类模型 基于Noisy Student半监督学习
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型模型卡
模型采用EfficientNet B7架构,结合Noisy Student半监督学习,在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。参数量66.3M,输入图像尺寸600x600,支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成。已从TensorFlow移植至PyTorch,可应用于高精度图像识别任务。
repvgg_a2.rvgg_in1k - RepVGG架构的轻量级图像分类模型支持多种视觉应用
GithubHuggingfaceImageNetRepVGG卷积神经网络图像分类开源项目模型预训练模型
repvgg_a2.rvgg_in1k是基于RepVGG架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型利用timm库的BYOBNet实现,允许自定义网络结构。模型参数量为28.2M,GMACs为5.7,处理224x224像素的输入图像。除图像分类外,还支持特征图提取和图像嵌入,可应用于多种计算机视觉任务。
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