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gmlp_s16_224.ra3_in1k

gMLP架构的ImageNet-1k图像分类模型

gmlp_s16_224.ra3_in1k是一个基于gMLP架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型在timm库中实现,参数量为1940万,计算量为4.4 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。模型可用于图像分类和特征提取,支持top-5预测和图像嵌入生成。这一模型源自'Pay Attention to MLPs'研究,为计算机视觉领域提供了一种高效的MLP架构方案。

gmixer_24_224.ra3_in1k - MLP-Mixer变体:采用SwiGLU的图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目机器学习模型模型神经网络
gmixer_24_224.ra3_in1k是一个基于MLP-Mixer架构的图像分类模型,在timm库中由Ross Wightman开发。该模型采用SwiGLU激活函数,在ImageNet-1k数据集上训练,拥有2470万参数,计算复杂度为5.3 GMACs。它支持224x224尺寸的图像输入,可用于图像分类和特征提取。模型提供简洁的API,便于进行图像分类和嵌入提取,适用于多种计算机视觉应用场景。
resmlp_12_224.fb_in1k - ResMLP架构的数据高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetResMLP图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resmlp_12_224.fb_in1k是Facebook Research团队基于ResMLP架构开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用前馈网络结构,拥有1540万参数,支持224x224像素图像处理。除图像分类外,还可作为特征提取骨干网络使用。通过timm库,研究者可方便地加载预训练模型进行图像分类或特征提取。该模型展现了数据高效训练在视觉任务中的潜力,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_lite0.ra_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,仅有4.7M参数和0.4 GMACs,适合资源受限环境。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,通过timm库实现,提供简洁API接口,便于快速部署。
dla102.in1k - 深层聚合架构的图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度层聚合特征提取
dla102.in1k是基于深层聚合架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有3330万参数,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库可方便地调用此预训练模型,为计算机视觉应用提供灵活基础。模型在图像分类、特征提取等任务中表现出色,适用于多种视觉分析场景。
lcnet_050.ra2_in1k - LCNet轻量级神经网络模型实现高效图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kLCNettimm图像分类开源项目模型特征提取
lcnet_050.ra2_in1k是基于LCNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用RandAugment增强和RMSProp优化,参数量仅1.9M,支持224x224输入。可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,适合CPU运行,为计算资源有限的场景提供高效解决方案。
resnet152d.ra2_in1k - ResNet152d.ra2_in1k模型在图像分类中的应用与特点
GithubHuggingfaceImageNet-1kRandAugmentResNet-Dtimm图像分类开源项目模型
ResNet152d.ra2_in1k是基于ResNet-D架构的图像分类模型,采用ReLU激活和三层3x3卷积stem结构。该模型在ImageNet-1k上训练,并使用RandAugment RA2策略、RMSProp优化器和EMA权重平均进行优化,支持动态学习率调度和特征映射提取,其性能在复杂图像处理任务中表现优秀。
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k - MLP-Mixer架构的ImageNet预训练模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetMLP-Mixertimm图像分类开源项目模型神经网络
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k是一个基于MLP-Mixer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k预训练后在ImageNet-1k微调。该模型拥有5990万参数,处理224x224图像输入,可用于图像分类和特征提取。项目提供了简洁的代码示例,展示了模型在图像分类和特征提取任务中的应用。这个模型为计算机视觉研究提供了有力工具。
convmixer_768_32.in1k - ConvMixer架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfacetimm卷积神经网络图像分类开源项目模型深度学习特征提取
convmixer_768_32.in1k是基于ConvMixer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练完成。该模型拥有2110万参数,支持224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可用于生成图像嵌入。通过timm库,开发者能方便地加载预训练模型进行推理。这一设计简洁高效,为计算机视觉应用提供了实用的解决方案。
vgg16.tv_in1k - 基于ImageNet-1k训练的VGG16图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVGG图像分类开源项目模型深度学习神经网络
VGG16是一个经典的深度学习图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集训练而成。模型包含1.384亿个参数,处理224x224像素输入图像,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。借助timm库可实现模型的快速部署,广泛应用于计算机视觉领域。
mobilenetv3_large_100.ra_in1k - MobileNet-v3 轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNet-v3是一款针对移动设备优化的图像分类模型。它在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment增强技术和RMSProp优化器。模型参数仅5.5M,计算量0.2 GMACs,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入,是资源受限环境下的理想选择。
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