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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。

efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k - EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型
EfficientNetV2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型模型深度学习
基于EfficientNetV2架构的图像分类模型,通过timm框架实现,使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M,计算量4.9 GMACs,训练分辨率288x288,测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
wide_resnet101_2.tv_in1k - 宽残差网络101_2图像分类与特征提取功能
GithubHuggingfaceImageNet-1kReLU激活wide_resnet101_2.tv_in1k图像分类开源项目模型特征提取
Wide-ResNet101_2.tv_in1k是一种经ImageNet-1k数据训练的图像分类模型,采用ReLU激活、7x7卷积以及1x1卷积捷径降采样。该模型在图像分类和特征图提取方面表现优秀,可通过timm库轻松集成,是图像处理和计算机视觉领域的实用工具。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2:精准高效的图像分类模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器
ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力,通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练,并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量,支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。
resnet18.tv_in1k - 精简高效的ResNet18图像分类模型
GithubHuggingfaceResNet图像分类开源项目模型模型架构深度学习神经网络
resnet18.tv_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型,采用ReLU激活函数和7x7卷积池化层。模型参数量为11.7M,运算量为1.8 GMACs,兼具轻量和高效。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可处理224x224尺寸图像。该模型使用ImageNet-1k数据集训练,是torchvision的原始权重模型,适用于需要平衡性能和资源的应用场景。
inception_next_tiny.sail_in1k - InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInceptionNeXttimm图像分类开源项目模型特征提取
inception_next_tiny.sail_in1k是基于InceptionNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合Inception和ConvNeXt的特点,提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。模型参数为28.1M,GMACs为4.2,适用于224x224大小的图像输入。它通过timm库提供简洁的API,支持预训练权重,可轻松应用于多种计算机视觉任务。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k - ConvNeXt图像分类模型:ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k是Facebook研究团队开发的ConvNeXt图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练,ImageNet-1k上微调,拥有8860万参数。适用于图像分类、特征提取和图像嵌入,在ImageNet-1k验证集上达到85.8%的top-1准确率。模型采用ConvNeXt架构,为计算机视觉任务提供了有力支持。
resnet10t.c3_in1k - 使用ResNet-T技术的先进图像分类模型
GithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNetResNet-T图像分类开源项目提取特征图模型
ResNet-T模型结合ReLU激活和分层结构的3x3卷积和池化,实现高效的图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过SGD优化和Cosine学习率调度,具备出色的分类和特征提取能力,适用于多种应用场景。
rexnet_150.nav_in1k - 高效的图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ReXNet是一款在ImageNet-1k数据集上预训练的图像分类模型,具有9.7M参数和0.9 GMACs,专为224x224尺寸图像设计。在timm库中实现模型调用,支持图像分类、特征地图提取及嵌入计算,堪称参数量与准确率之间的理想平衡,适用于深度学习研究和开发。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取
ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调,提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数,处理512x512图像,适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,确保高准确率和多样化应用,结合timm库简化操作,适用于研究和工业应用。
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