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maxvit_nano_rw_256.sw_in1k

轻量级MaxViT图像分类模型 适合边缘计算

maxvit_nano_rw_256.sw_in1k是一款轻量级图像分类模型,由Ross Wightman基于MaxViT架构设计并在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合MBConv卷积和自注意力机制,参数量15.45M,GMAC 4.46,在256x256输入下Top-1准确率达82.93%。其高效设计适合在边缘设备上进行快速准确的图像分类。

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。
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。
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kSwin Transformer V2timm图像分类开源项目模型特征提取
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数,6.0 GMACs计算量,支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型,应用于多种计算机视觉项目。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k - ConvNeXt-V2轻量级图像分类和特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型预训练模型
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k是基于ConvNeXt-V2架构的轻量级图像分类模型。该模型通过全卷积masked自编码器预训练,在ImageNet-1k数据集微调,拥有2860万参数。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在ImageNet验证集上Top-1准确率达82.92%。这是一个在性能和效率间取得平衡的优秀选择。
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k - VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效
GithubHuggingfaceImageNetVoVNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M,计算量为1.3 GMACs,适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能,它还可作为特征提取骨干网络,支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时,优化了能耗和GPU计算效率,是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。
vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类
GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目权重转换模型
vit-tiny-patch16-224是一个轻量级视觉transformer模型,专注于图像分类任务。这个模型采用16x16的patch大小和224x224的输入分辨率,在保持分类准确性的同时大幅降低了计算资源需求。其小型结构使其特别适合在资源受限环境中使用或需要快速推理的场景。值得注意的是,该模型是基于Google的ViT架构,由第三方研究者使用timm仓库的权重进行转换和发布。
convnext_atto.d2_in1k - 轻量级ConvNeXt模型,优化图像分类和特征提取
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1kRoss Wightman图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt图像分类模型,经过Ross Wightman在timm库中使用ImageNet-1k数据集训练。其参数为3.7M,计算量为0.6 GMACs,适合高效图像嵌入与特征提取,计算复杂度低但准确度高,适合多种图像分析任务。
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k - MobileNetV3小型化模型:高效移动端图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k是一款针对移动设备优化的轻量级图像分类模型。基于MobileNet-v3架构,该模型在ImageNet-1k数据集上训练,仅有200万参数和0.1 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。通过timm库,开发者可以方便地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。这个模型平衡了性能和效率,特别适合资源受限的移动应用场景。
tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取
GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs,适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在资源受限环境中表现出色。通过timm库,开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时,为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 视觉Transformer模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetViT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个经过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调的Vision Transformer模型。它采用额外数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取。该模型拥有2210万参数,支持224x224图像输入,可通过timm库轻松加载使用。模型原始在JAX训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch,为计算机视觉任务提供了强大的基础工具。
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