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高级图像分类模型,优化大规模数据集的性能

RegNetY-12GF模型致力于图像分类,先在ImageNet-12k上预训练,再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能,如随机深度和梯度检查点,提高模型准确性和效率。基于timm库实现,广泛用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种图像处理场景。

resnet50.a1_in1k - 基于ResNet-B架构的多功能图像分类模型
GithubHuggingfaceresnet50人工智能图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet50.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积shortcut,使用LAMB优化器和BCE损失函数。它拥有2560万参数,可用于图像分类、特征提取和图像嵌入等任务。模型支持灵活的输入尺寸,在ImageNet验证集上实现了82.03%的Top-1准确率。
resnet-152 - 深入解析ResNet-152在图像分类中的应用
GithubHuggingfaceResNet-152卷积神经网络图像分类图像识别开源项目模型深度学习
ResNet-152 v1.5模型在ImageNet-1k上预训练,采用224x224分辨率,改进后的下采样策略提升了模型的准确性。该模型可用于图像分类,亦可在模型中心找到特定任务的微调版本。
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。
efficientnet_b3.ra2_in1k - EfficientNet B3变体:基于RandAugment的ImageNet-1k图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
efficientnet_b3.ra2_in1k是一款基于EfficientNet B3架构的图像分类模型,经过ImageNet-1k数据集训练。该模型采用RandAugment RA2数据增强策略,结合RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,实现了优异的性能。拥有1220万参数,模型在图像分类、特征提取和嵌入生成等任务中表现出色,为计算机视觉应用提供了高效且灵活的解决方案。
efficientnet_b0.ra_in1k - EfficientNet-B0模型集成RandAugment技术的图像分类应用
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
efficientnet_b0.ra_in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的EfficientNet-B0变体模型。它整合了RandAugment数据增强技术,采用RMSProp优化器和指数衰减学习率策略。模型拥有530万参数,0.4 GMACs计算量,适用于224x224像素输入。可应用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉任务提供了平衡效率与性能的解决方案。
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。
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r448_in12k_ft_in1k - 高效图像分类与特征提取模型 支持移动设备应用
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4timm图像分类开源项目模型预训练模型
MobileNet-V4图像分类模型经过ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k精细调整,优化了参数和图像处理能力。该模型适用于移动设备,并支持特征提取和图像嵌入。凭借出色的Top-1准确率和参数效率,它在同类模型中表现突出,提供快速准确的图像识别能力。
resnet-50 - ResNet v1.5模型及其应用于图像识别
GithubHuggingfaceImageNetResNet-50卷积神经网络图像分类开源项目模型残差学习
ResNet v1.5模型采用残差学习和跳跃连接技术,可以训练更深的网络,提升图像识别精度。该版本在3x3卷积中进行下采样,与v1版相比略降性能但提升准确率。在ImageNet-1k数据集上预训练后,适合用于图像分类任务,并可通过Hugging Face平台进行微调。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
mobilenetv3_large_100.ra_in1k - MobileNet-v3 轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNet-v3是一款针对移动设备优化的图像分类模型。它在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment增强技术和RMSProp优化器。模型参数仅5.5M,计算量0.2 GMACs,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入,是资源受限环境下的理想选择。
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