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inception_resnet_v2.tf_in1k

Inception-ResNet-v2架构的图像分类与特征提取模型

inception_resnet_v2.tf_in1k是基于Inception-ResNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有5580万参数,13.2 GMACs计算量,适用于299x299像素的输入图像。除图像分类外,该模型还支持特征图提取和图像嵌入功能。它在保持较低计算复杂度的同时提供高精度图像识别能力,适用于多种计算机视觉任务。

ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取
VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型,含高效计算和低能耗优点,并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络,支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库,用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案,提高了准确度和应用多样性。
fbnetv3_b.ra2_in1k - FBNet-v3轻量级图像分类模型支持多种应用场景
FBNet-v3GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
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。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2:精准高效的图像分类模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器
ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力,通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练,并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量,支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高效图像识别与特征开发的开源解决方案
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt-V2是一款基于全卷积掩码自编码器(FCMAE)预训练的图像分类模型,能够高效处理ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集。模型拥有88.7M的参数和45.21 GMACs,适合精准的图像识别和特征开发。兼容timm库,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入生成等应用场景。通过简单的Python代码即可调用该模型,提升开发效率。
convnext_tiny.in12k - ConvNeXt架构图像分类模型 适用于多种视觉任务
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-12ktimm图像分类开源项目模型模型比较
convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。
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。
facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目
FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型
FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
imageinwords - 致力于生成超详细图像描述的研究项目
GithubImageInWords图像描述开源项目数据集机器学习计算机视觉
ImageInWords 是一个致力于生成超详细图像描述的研究项目。该项目提供基准评估数据集,可通过 Hugging Face 访问。它集成了计算机视觉和自然语言处理技术,为研究人员和开发者提供数据集、可视化工具和探索接口。这项研究旨在推进图像理解和描述生成领域的发展。
InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络
GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像
本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架,称为逆显著性金字塔重构网络(InSPyReNet)。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测,并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明,InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现,支持多GPU训练,且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。
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