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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。

tf_efficientnet_b0.in1k - 基于EfficientNet架构的tf_efficientnet_b0.in1k模型解析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnet_b0.in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用Tensorflow训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch。该模型具有5.3M参数和0.4 GMACs,支持细节丰富的224x224像素图像应用。其功能包括图像分类、特征映射提取和图像嵌入,非常适合在timm库中进行各种深度学习研究和应用,提供一种高效的图像处理方案。
mixnet_l.ft_in1k - MixNet-L:轻量级混合深度卷积网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMixNettimm图像分类开源项目模型特征提取
mixnet_l.ft_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上微调的MixNet架构图像分类模型。该模型采用混合深度卷积核,参数量仅为7.3M,计算量为0.6 GMACs,实现了高效的分类性能。支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和生成图像嵌入。作为一个轻量级yet性能出色的视觉特征提取器,适用于多种计算机视觉应用场景。
spnasnet_100.rmsp_in1k - 使用Single-Path NAS技术设计的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetSPNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
spnasnet_100.rmsp_in1k是基于Single-Path NAS技术的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型仅有440万参数和0.3 GMACs,适合资源受限场景。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用。通过timm库可轻松加载此预训练模型进行推理或微调。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,在保持高效性的同时确保了分类性能。
tf_efficientnetv2_s.in21k - EfficientNetV2图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnetv2_s.in21k是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上训练。该模型由TensorFlow原始训练,后移植至PyTorch,拥有4820万参数。模型支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能,适用于多种计算机视觉应用场景。通过timm库,开发者可以便捷地加载此预训练模型,实现图像分类、特征图提取或生成图像嵌入等任务。
efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版:适用于图像分类与特征提取的高效模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略,经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调,适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术,提供高效的图像分类解决方案。
mobilenetv3_small_075.lamb_in1k - 移动网络V3小型模型的图像分类与优化方法
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该项目采用MobileNet-v3模型进行图像分类,在ImageNet-1k数据集上通过LAMB优化器和RMSProp优化器进行微调。利用指数衰减学习率调度和EMA权重平均,提高性能表现。模型在特征提取和图像嵌入方面表现出色,适合开发轻量级视觉识别应用。
resnet101.tv_in1k - 采用ResNet101架构的高效图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetresnet101.tv_in1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet101.tv_in1k是一个基于ResNet101架构的图像分类模型,搭载ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样等特性,经过ImageNet-1k数据集训练,可用于图像特征提取和分类。在深度残差学习的加持下,该模型在特征提取和分类任务中表现突出,适合用于学术研究和商用产品开发。
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r448_in12k_ft_in1k - 高效图像分类与特征提取模型 支持移动设备应用
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4timm图像分类开源项目模型预训练模型
MobileNet-V4图像分类模型经过ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k精细调整,优化了参数和图像处理能力。该模型适用于移动设备,并支持特征提取和图像嵌入。凭借出色的Top-1准确率和参数效率,它在同类模型中表现突出,提供快速准确的图像识别能力。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2:精准高效的图像分类模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器
ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力,通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练,并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量,支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。
wide_resnet50_2.racm_in1k - Wide ResNet-50-2模型采用RandAugment训练实现高性能图像分类
GithubHuggingfacewide_resnet50_2图像分类开源项目模型特征提取神经网络预训练模型
wide_resnet50_2.racm_in1k是一个基于Wide-ResNet-B架构的图像分类模型。它采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积短路连接。该模型在ImageNet-1k数据集上通过RandAugment 'RACM'方法训练,达到82.27%的top-1准确率。模型包含6890万参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。基于timm库实现,提供简洁API便于推理和特征提取。
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