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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。

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。
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。
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。
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。
eca_halonext26ts.c1_in1k - 基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型
GithubHaloNetHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
eca_halonext26ts.c1_in1k是一种基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型,采用高效通道注意力机制。该模型在timm库中使用ImageNet-1k数据集训练,参数量为10.8M,GMACs为2.4,适用于256x256图像。它结合了ResNet Strikes Back的训练方法和局部自注意力机制,可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。通过灵活的BYOB架构,该模型在保持计算效率的同时提供了良好的性能和可定制性。
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。
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。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
mobilenetv3_small_100.lamb_in1k - MobileNetV3小型模型:轻量级移动设备图像分类方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV3小型模型是一款基于timm库在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它采用LAMB优化器和EMA权重平均技术,具有2.5M参数和0.1 GMACs的低计算量。该模型支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,适合在移动设备上部署高效的视觉识别应用。
efficientnet_b0.ra_in1k - EfficientNet-B0模型集成RandAugment技术的图像分类应用
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
efficientnet_b0.ra_in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的EfficientNet-B0变体模型。它整合了RandAugment数据增强技术,采用RMSProp优化器和指数衰减学习率策略。模型拥有530万参数,0.4 GMACs计算量,适用于224x224像素输入。可应用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉任务提供了平衡效率与性能的解决方案。
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