gmlp_s16_224.ra3_in1k

gMLP架构的ImageNet-1k图像分类模型

ImageNet 模型图像分类 Github timm 深度学习模型 gMLP 开源项目 Huggingface

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。

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介绍相关项目

regnety_002.pycls_in1k - 轻量级RegNetY模型用于图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetYtimm图像分类开源项目模型深度学习

RegNetY-200MF是一款在ImageNet-1k上预训练的轻量级图像分类模型。它具有3.2M的参数量和0.2 GMACs的计算量,适用于资源受限场景。该模型不仅可进行图像分类,还可作为特征提取的主干网络。timm实现添加了随机深度、梯度检查点等增强功能,提升了模型性能和灵活性。RegNetY-200MF可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种任务。

vgg19.tv_in1k - VGG19深度卷积网络在ImageNet数据集上的图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kVGG图像分类开源项目模型深度卷积网络特征提取

针对图像识别任务，VGG19模型在ImageNet-1k数据集上采用原始的torchvision权重训练，支持224x224像素的输入图像。其140M+参数配置使得模型能够处理复杂的图像特征，包括分类、特征提取和嵌入应用，只需适用模型提供的转换配置即可实现高效部署。

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。

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。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

ggml - C语言开发的机器学习张量库支持多种AI模型推理

GPU加速Githubggml开源项目推理机器学习量化

ggml是一个C语言编写的机器学习张量库，支持16位浮点和整数量化。该库提供自动微分、优化器和多架构优化，无第三方依赖。ggml可用于GPT、LLaMA、Whisper等多种AI模型的推理。它在CPU上表现高效，同时支持GPU加速，适用于多种设备和平台。

gill - 使用多模态语言模型的图像生成方法

CC3MGILLGithub图像生成多模态语言模型开源项目训练

GILL模型可处理交互的图像和文本输入以生成文本、检索图像及生成新图像。本文详细介绍了GILL模型的代码、预训练权重、环境设置、预训检查点和视觉嵌入的安装步骤。此外，还包括推理、训练及评估的指南，及启动Gradio演示的操作步骤。更多详情请参阅相关研究论文及项目页面。

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目

GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型

该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。

airllm - 在单个4GB GPU上运行70B大模型，无需量化和蒸馏

AirLLMGithubLlama3.1大语言模型开源项目推理优化模型压缩

AirLLM优化了推理内存使用，使70B大模型能在单个4GB GPU上运行，无需量化、蒸馏或剪枝。同时，8GB显存可运行405B的Llama3.1。支持多种模型压缩方式，推理速度可提升至3倍。兼容多种大模型，提供详细配置和案例，支持在MacOS上运行。

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