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inception_v3.tv_in1k

Inception-v3图像分类与特征提取深度学习模型

inception_v3.tv_in1k是基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型可用于图像分类和特征提取,参数量为23.8M,GMACs为5.7,适用于299x299分辨率图像。通过timm库,研究者可便捷加载预训练模型,执行图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,为计算机视觉研究提供有力工具。

mobilenetv2_100.ra_in1k - 轻量级CNN模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV2timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV2是为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量级卷积神经网络。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment数据增强和EMA权重平均技术。MobileNetV2在低计算复杂度下实现了高效的图像分类和特征提取。通过timm库,开发者可以便捷地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
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。
resnet152.a1h_in1k - ResNet152图像分类模型 基于ResNet Strikes Back改进架构
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet152.a1h_in1k是基于ResNet Strikes Back改进的ResNet152模型。该模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积加池化、1x1卷积shortcut下采样等特性,在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数量60.2M,GMACs 11.6,激活大小22.6M。288x288图像输入下Top-1准确率83.46%,Top-5准确率96.54%。可用于图像分类和特征提取。
repvgg_a2.rvgg_in1k - RepVGG架构的轻量级图像分类模型支持多种视觉应用
GithubHuggingfaceImageNetRepVGG卷积神经网络图像分类开源项目模型预训练模型
repvgg_a2.rvgg_in1k是基于RepVGG架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型利用timm库的BYOBNet实现,允许自定义网络结构。模型参数量为28.2M,GMACs为5.7,处理224x224像素的输入图像。除图像分类外,还支持特征图提取和图像嵌入,可应用于多种计算机视觉任务。
convit_base.fb_in1k - ConViT架构图像分类模型在ImageNet-1k上的应用
ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习
convit_base.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的ConViT架构图像分类模型。该模型融合卷积神经网络和视觉Transformer技术,拥有8650万参数,计算量为17.5 GMACs。它支持224x224尺寸的输入图像,可用于图像分类和特征提取。研究者可通过timm库加载此预训练模型,进行图像分类或提取图像嵌入向量等任务。
ghostnet_100.in1k - GhostNet轻量级图像分类模型实现高效特征提取
GhostNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习特征提取神经网络
ghostnet_100.in1k是基于GhostNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型通过创新的特征生成方法,实现了高效的特征提取。模型参数量为5.2M,GMACs仅0.1,适用于224x224像素的图像输入。除图像分类外,还可作为特征提取器应用于其他计算机视觉任务。用户可通过timm库轻松加载和使用该模型。
vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类
GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型
本模型结合ResNet与Vision Transformer优势,在大规模ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,实现高效准确的图像分类。具备9900万参数,支持384x384像素输入,可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型,进行推理或深入研究。
convnext_nano.in12k_ft_in1k - 基于ConvNeXt架构的轻量级图像分类模型
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
convnext_nano.in12k_ft_in1k是基于ConvNeXt架构开发的轻量级图像分类模型,模型参数量1560万,在ImageNet-12k数据集预训练后在ImageNet-1k微调。支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成等功能,适用于计算资源受限环境下的视觉任务。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
cspdarknet53.ra_in1k - CSP-DarkNet架构的图像分类和特征提取模型
CSPDarkNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
cspdarknet53.ra_in1k是基于CSP-DarkNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,拥有27.6M参数。支持256x256输入图像,可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入。该模型在timm库中实现,为计算机视觉任务提供便捷解决方案。
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