Project Icon

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k

VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效

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。

项目介绍

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是一个基于VoVNet-v2架构的图像分类模型。这个模型由Ross Wightman使用timm库在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,采用了RandAugment数据增强策略。该模型与论文《ResNet Strikes Back》中提到的B方案有关。

模型特点

该模型具有以下特点:

  1. 模型类型:图像分类/特征提取backbone
  2. 参数量:650万
  3. 计算量:1.3 GMACs
  4. 激活值:820万
  5. 训练图像尺寸:224x224
  6. 测试图像尺寸:288x288

相关研究

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k模型的设计基于以下几篇重要论文:

  1. 《An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Network》:提出了高效的骨干网络
  2. 《CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation》:进一步改进了VoVNet架构
  3. 《ResNet strikes back: An improved training procedure in timm》:提出了改进的训练方法

模型用途

这个模型可以应用于多种计算机视觉任务:

  1. 图像分类:可以直接用于对图像进行分类
  2. 特征图提取:可以提取不同层级的特征图,用于下游任务
  3. 图像嵌入:可以生成图像的紧凑表示,用于图像检索等任务

使用方法

使用timm库可以非常方便地加载和使用该模型:

  1. 创建模型实例并加载预训练权重
  2. 准备输入图像并进行预处理
  3. 将图像输入模型得到输出

根据不同的应用场景,可以选择不同的模型输出:分类结果、特征图或图像嵌入。

总结

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是一个轻量级但性能优秀的图像分类模型。它采用了先进的网络架构和训练策略,在保持较低计算复杂度的同时,实现了较好的分类性能。这个模型不仅可以直接用于图像分类任务,还可以作为特征提取器应用于更广泛的计算机视觉任务中。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

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。

Project Cover

稿定AI

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。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号