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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。

mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256 - MobileViTv2中的可分离自注意力实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetMobileViTv2PyTorch分离自注意力图像分类开源项目模型
MobileViTv2是一个图像分类模型,通过引入可分离自注意力机制,提升计算效率与性能。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练,适用于大规模图像分类任务,并支持PyTorch平台。用户可使用此模型进行未处理图像的分类,或寻找适合特定任务的微调版本,为图像识别应用带来优化。
resnet34.a1_in1k - ResNet34 A1变体:轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型模型训练深度学习
resnet34.a1_in1k是一种轻量级ResNet变体,在ImageNet-1k上训练。该模型采用ResNet-B架构,结合ReLU激活、7x7卷积和1x1短路下采样。训练过程使用LAMB优化器、BCE损失和余弦学习率。作为通用骨干网络,它适用于图像分类、特征提取和嵌入生成,在维持性能的同时显著降低了计算复杂度。
rorshark-vit-base - ViT架构图像分类模型实现99.23%精度
GithubHuggingfaceViT准确率图像分类开源项目机器学习模型训练模型
rorshark-vit-base是基于google/vit-base-patch16-224-in21k模型微调的图像分类器。该模型采用Vision Transformer架构,在imagefolder数据集上达到99.23%的分类准确率。经过5轮训练,使用Adam优化器和线性学习率调度。虽然在高精度图像分类任务中表现出色,但其具体应用场景和局限性有待进一步研究。
mobilenetv3_small_075.lamb_in1k - 移动网络V3小型模型的图像分类与优化方法
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该项目采用MobileNet-v3模型进行图像分类,在ImageNet-1k数据集上通过LAMB优化器和RMSProp优化器进行微调。利用指数衰减学习率调度和EMA权重平均,提高性能表现。模型在特征提取和图像嵌入方面表现出色,适合开发轻量级视觉识别应用。
vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调,采用86.6M参数,适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch环境,可应用于图像分类和嵌入场景。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型
GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像,具有全局感受野,并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中,Vision-RWKV性能超越ViT模型;在密集预测任务中,它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT,并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。
nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型
GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率
NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型,专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB(INT8)或1.8MB(FP16),在ARM CPU上实现97fps检测速度,精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好,GPU内存占用低,支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端,提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP,支持多种分辨率和配置,满足不同场景需求。
RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型
GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN
RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。
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