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levit_128.fb_dist_in1k

LeViT-128 轻量级卷积视觉Transformer实现快速图像分类

levit_128.fb_dist_in1k是基于LeViT架构的轻量级图像分类模型,采用卷积模式实现。该模型在ImageNet-1k数据集上经过预训练和蒸馏,拥有920万参数,处理224x224尺寸图像。在0.4 GMACs计算量下实现78.474%的Top-1准确率,体现了高效能与低复杂度的平衡。模型可用于图像分类和特征提取,适合需要快速推理的视觉任务。

fbnetc_100.rmsp_in1k - FBNetC-100:轻量级移动设备图像分类模型
FBNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
fbnetc_100.rmsp_in1k是基于FBNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有5.6M参数和0.4 GMACs,适用于224x224图像输入,专为移动设备优化。通过timm库,可轻松实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,平衡了性能和效率。
xcit_small_12_p16_224.fb_in1k - 跨协方差图像Transformer的高效视觉分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
XCiT (Cross-Covariance Image Transformer)是Facebook Research开发的视觉分类模型,采用创新的跨协方差注意力机制。模型在ImageNet-1k数据集预训练,包含2630万参数,处理224x224图像输入。通过优化计算效率,该模型在图像分类和特征提取任务中展现出稳定性能。
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。
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。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类解决方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型对比特征提取
ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调,以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务,其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。
deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer
DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术,拥有2210万参数,适用于224x224像素图像输入。除图像分类外,它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重,便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。
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。
deit_base_distilled_patch16_224.fb_in1k - DeiT图像分类模型 结合注意力蒸馏技术
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
DeiT_base_distilled_patch16_224.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型,采用注意力蒸馏技术优化性能。模型包含8730万个参数,支持224x224像素图像输入。除图像分类外,还可用于特征提取。通过timm库可轻松调用,适用于图像分类和嵌入向量提取。该模型在精度和效率方面表现均衡,可广泛应用于计算机视觉任务。
crossvit_9_240.in1k - 跨注意力多尺度视觉Transformer图像分类模型
CrossViTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络模型
CrossViT 9 240是IBM开发的图像分类模型,基于CrossViT架构设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为8.6M,适用于240x240分辨率图像。模型采用跨注意力多尺度Vision Transformer技术,可高效提取图像特征,适用于图像分类和特征提取任务。研究人员和开发者可通过timm库使用该预训练模型进行推理或微调。
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