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res2next50.in1k

基于Res2Net架构的高效多尺度图像分类模型

res2next50.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构,参数量为2470万,计算复杂度为4.2 GMACs。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等任务。res2next50.in1k在性能和灵活性方面表现出色,适用于广泛的计算机视觉应用。研究人员可通过timm库便捷地使用和评估此模型。

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。
resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k - Instagram预训练的ResNeXt模型用于图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceResNeXttimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
该模型基于ResNeXt-B架构,在Instagram-1B数据集上进行半监督预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型拥有1.94亿参数,接受224x224像素输入图像,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入任务。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积和池化,以及1x1卷积的shortcut连接。在ImageNet验证集上,模型达到83.35%的Top-1准确率,展现出优秀的性能。
convnext_tiny.in12k - ConvNeXt架构图像分类模型 适用于多种视觉任务
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-12ktimm图像分类开源项目模型模型比较
convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。
wide_resnet50_2.racm_in1k - Wide ResNet-50-2模型采用RandAugment训练实现高性能图像分类
GithubHuggingfacewide_resnet50_2图像分类开源项目模型特征提取神经网络预训练模型
wide_resnet50_2.racm_in1k是一个基于Wide-ResNet-B架构的图像分类模型。它采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积短路连接。该模型在ImageNet-1k数据集上通过RandAugment 'RACM'方法训练,达到82.27%的top-1准确率。模型包含6890万参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。基于timm库实现,提供简洁API便于推理和特征提取。
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。
resnet50.tv_in1k - ResNet-B模型实现高效图像识别与分析
GithubHuggingfaceImageNetResNet-BTimm图像分类开源项目模型特征提取
ResNet-B模型是一款专为图像分类和特征提取而设计的工具,其特点包括ReLU激活和7x7卷积,适合224x224像素图像。在ImageNet-1k数据集上训练,具备优异的参数和计算性能。通过timm库,用户可以轻松将其应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种场景。
resnet18.a1_in1k - ResNet18图像分类模型 适用于多种计算机视觉任务
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet18.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。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积等特性,支持图像分类、特征提取和嵌入等任务。该模型有1170万参数,在224x224分辨率下计算量为1.8 GMACs,可用于多种计算机视觉应用。
resnet152d.ra2_in1k - ResNet152d.ra2_in1k模型在图像分类中的应用与特点
GithubHuggingfaceImageNet-1kRandAugmentResNet-Dtimm图像分类开源项目模型
ResNet152d.ra2_in1k是基于ResNet-D架构的图像分类模型,采用ReLU激活和三层3x3卷积stem结构。该模型在ImageNet-1k上训练,并使用RandAugment RA2策略、RMSProp优化器和EMA权重平均进行优化,支持动态学习率调度和特征映射提取,其性能在复杂图像处理任务中表现优秀。
convnext_small.in12k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类与特征提取预训练模型介绍
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练
ConvNeXt图像分类模型,通过timm库在ImageNet-12k及ImageNet-1k上进行预训练与微调,提供图像特征提取与分类功能。支持TPU和8xGPU训练方式,适合大规模数据集处理。模型拥有50.2M参数和25.6 GMACs,支持384x384图像输入,并兼具特征图提取与图像嵌入功能,适用于高效图像处理需求。更多性能数据及结果可在timm库查阅。
resnet101.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型 支持多样化特征提取
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
resnet101.a1h_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卷积和池化层、1x1卷积短路下采样等结构。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入功能,参数量44.5M,224x224输入下GMAC为7.8。在ImageNet验证集上Top-1准确率82.8%,Top-5准确率96.32%。
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