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hrnet_w18.ms_aug_in1k

HRNet W18图像分类模型 基于ImageNet-1k训练

hrnet_w18.ms_aug_in1k是HRNet团队开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有2130万参数,4.3 GMACs计算复杂度,可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入。模型提供高分辨率视觉表征,适用于多种计算机视觉任务。通过timm库可方便地加载和使用这一预训练模型。

tf_mixnet_l.in1k - MixNet架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetMixNetPyTorchtimm图像分类开源项目模型
tf_mixnet_l.in1k是一个基于MixNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用混合深度卷积核,参数量为7.3M,计算量为0.6 GMACs。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,适用于224x224像素的输入图像。tf_mixnet_l.in1k在保持较小模型规模的同时,为多种计算机视觉任务提供了有效的解决方案。
resnet50.ram_in1k - ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取
AugMixGithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm图像分类开源项目模型
ResNet50模型通过ReLU激活函数和7x7单层卷积实现图像分类,下采样优化采用1x1卷积。在训练过程中结合了AugMix、RandAugment与SGD优化策略,并通过余弦学习率和暖启动机制来提升在ImageNet-1k数据集上的表现。该模型由timm库实现,支持多种用途,如图像分类、特征提取和图像嵌入。
nfnet_l0.ra2_in1k - 轻量级NFNet模型:无需规范化层的高效图像识别
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
nfnet_l0.ra2_in1k是一种创新的轻量级NFNet图像分类模型,摒弃了传统的规范化层。它通过Scaled Weight Standardization和策略性放置的标量增益,实现了高效的大规模图像识别。基于ImageNet-1k数据集训练,该模型拥有3510万参数,适用于图像分类、特征提取和嵌入任务。这种无需常规规范化层的设计,为高性能图像处理提供了新的可能。
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。
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型神经网络
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。模型包含8665万个参数,支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。
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。
visformer_small.in1k - 视觉友好型Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVisformertimm图像分类开源项目模型深度学习模型
visformer_small.in1k是基于Visformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用视觉友好的Transformer设计,平衡了高效性和分类性能。它具有4020万参数,处理224x224尺寸图像,可用于分类任务和特征提取。研究者可通过timm库轻松使用此预训练模型进行图像分析和嵌入生成。
resnet18.fb_swsl_ig1b_ft_in1k - 基于ResNet-B的ReLU激活图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm库半弱监督学习图像分类开源项目模型
本项目展示ResNet-B模型,用于图像分类,特征包括ReLU激活、7x7卷积池化和1x1卷积下采样。模型在Instagram-1B数据集上以半监督学习预训练,并在ImageNet-1k数据集上微调,适用于特征提取和图像嵌入。
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。
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