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fbnetv3_b.ra2_in1k

FBNet-v3轻量级图像分类模型支持多种应用场景

fbnetv3_b.ra2_in1k是基于FBNet-v3架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,使用RandAugment数据增强和EMA权重平均等技术。模型参数仅8.6M,GMAC为0.4,适合移动设备部署。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,可用于多种计算机视觉任务。

cspdarknet53.ra_in1k - CSP-DarkNet架构的图像分类和特征提取模型
CSPDarkNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
cspdarknet53.ra_in1k是基于CSP-DarkNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,拥有27.6M参数。支持256x256输入图像,可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入。该模型在timm库中实现,为计算机视觉任务提供便捷解决方案。
resnetrs152.tf_in1k - ResNetRS-B模型提供的图像信息处理新选择
GithubHuggingfaceImageNetResNetRS-BTensorflowtimm图像分类开源项目模型
ResNetRS-B是一款图像分类模型,具备ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样功能。该模型由论文作者在ImageNet-1k上使用Tensorflow训练,拥有86.6M的参数量,支持320x320图像测试。其多功能性使其适用于图像分类、特征提取和图像嵌入任务,通过timm库可便捷地在Python中实现应用。
resnet50.tv_in1k - ResNet-B模型实现高效图像识别与分析
GithubHuggingfaceImageNetResNet-BTimm图像分类开源项目模型特征提取
ResNet-B模型是一款专为图像分类和特征提取而设计的工具,其特点包括ReLU激活和7x7卷积,适合224x224像素图像。在ImageNet-1k数据集上训练,具备优异的参数和计算性能。通过timm库,用户可以轻松将其应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种场景。
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。
tf_mobilenetv3_large_075.in1k - MobileNet-v3大规模图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV3图像分类开源项目模型深度学习特征图提取
该模型为MobileNet-v3图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集在Tensorflow上训练,并由Ross Wightman移植至PyTorch实现。使用224x224图像,拥有4.0百万参数和0.2 GMACs的效率。提供代码示例,帮助实现图像分类、特征提取和图像嵌入。更详细的比较信息可于timm项目页面查阅。
resnet50d.ra2_in1k - 基于ResNet-D架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
ResNet-D是一款在ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,采用ReLU激活函数和三层卷积结构,包含2560万参数。模型支持224x224尺寸训练输入和288x288测试输入,集成RandAugment增强技术,可实现图像分类、特征提取等计算机视觉任务。
res2net50_14w_8s.in1k - Res2Net架构的多尺度骨干网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetRes2Nettimm图像分类开源项目模型深度学习模型
res2net50_14w_8s.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,具有2510万参数,计算复杂度为4.2 GMACs。除图像分类外,还可作为特征提取器应用于其他计算机视觉任务。模型接受224x224像素的输入图像,并提供API支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。其高效的多尺度结构使其在保持准确性的同时降低了计算成本。
mobilenetv4_conv_medium.e500_r256_in1k - MobileNet-V4中档卷积模型:在保持较低参数量的同时提高图像分类效率
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-V4timm图像分类开源项目模型特征提取
介绍了在ImageNet-1k数据集上训练的MobileNet-V4图像分类模型,其在维持高效分类精度的同时,降低了参数和计算量。模型支持特征提取和图像嵌入等应用场景,并与同类模型进行了广泛比较,适用于移动设备上的高效图像处理。
resnet50_gn.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型结合先进训练方法
GithubHuggingfaceImageNetResNettimm图像分类开源项目模型神经网络
resnet50_gn.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,集成了多项先进训练技术。模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积与池化、1x1卷积快捷连接下采样等结构。在ImageNet-1k数据集上训练时,应用了LAMB优化器、增强型dropout、随机深度和RandAugment等方法。模型参数量为25.6M,GMACs为4.1,训练输入尺寸为224x224,测试输入尺寸为288x288。该模型可应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种计算机视觉任务。
rexnet_100.nav_in1k - 轻量级ReXNet图像分类模型 为资源受限场景提供高效解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取
rexnet_100.nav_in1k是一款基于ReXNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了预训练。该模型仅有4.8M参数和0.4 GMACs,适合在计算资源有限的环境中部署。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,为开发者提供多样化的应用选择。在ImageNet-1k验证集上,该模型展现出77.832%的Top-1准确率和93.886%的Top-5准确率,在轻量级模型中表现优异。
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