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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。

resnetrs152.tf_in1k - ResNetRS-B模型提供的图像信息处理新选择
GithubHuggingfaceImageNetResNetRS-BTensorflowtimm图像分类开源项目模型
ResNetRS-B是一款图像分类模型,具备ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样功能。该模型由论文作者在ImageNet-1k上使用Tensorflow训练,拥有86.6M的参数量,支持320x320图像测试。其多功能性使其适用于图像分类、特征提取和图像嵌入任务,通过timm库可便捷地在Python中实现应用。
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类解决方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型对比特征提取
ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调,以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务,其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。
rexnet_100.nav_in1k - 轻量级ReXNet图像分类模型 为资源受限场景提供高效解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取
rexnet_100.nav_in1k是一款基于ReXNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了预训练。该模型仅有4.8M参数和0.4 GMACs,适合在计算资源有限的环境中部署。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,为开发者提供多样化的应用选择。在ImageNet-1k验证集上,该模型展现出77.832%的Top-1准确率和93.886%的Top-5准确率,在轻量级模型中表现优异。
resmlp_12_224.fb_in1k - ResMLP架构的数据高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetResMLP图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resmlp_12_224.fb_in1k是Facebook Research团队基于ResMLP架构开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用前馈网络结构,拥有1540万参数,支持224x224像素图像处理。除图像分类外,还可作为特征提取骨干网络使用。通过timm库,研究者可方便地加载预训练模型进行图像分类或特征提取。该模型展现了数据高效训练在视觉任务中的潜力,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
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。
lcnet_050.ra2_in1k - LCNet轻量级神经网络模型实现高效图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kLCNettimm图像分类开源项目模型特征提取
lcnet_050.ra2_in1k是基于LCNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用RandAugment增强和RMSProp优化,参数量仅1.9M,支持224x224输入。可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,适合CPU运行,为计算资源有限的场景提供高效解决方案。
convnext_small.fb_in22k_ft_in1k_384 - ConvNeXt模型提升图像分类精度的预训练与微调方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取
ConvNeXt是一款用于图像分类的模型,于ImageNet-22k数据集预训练,并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有50.2百万参数和25.6 GMACs,支持384x384尺寸的图像处理。除了图像分类外,它还支持特征图和图像嵌入提取。凭借其优异的性能和高效的图像处理能力,ConvNeXt被广泛应用于复杂的图像识别任务。通过timm库可实现模型便捷的加载与应用,适用于各种研究与工程需求。
convnext_tiny.in12k_ft_in1k - ConvNeXt微型模型基于ImageNet-12k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微型图像分类模型在ImageNet-12k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用最新ConvNeXt架构,参数量28.59M,GMACs 4.47,激活量13.44M。224x224输入时Top-1准确率84.186%,384x384输入时达85.118%。适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等计算机视觉任务。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型,通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外,该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数,ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现,ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。
convnext-xlarge-384-22k-1k - 融合现代设计的高性能图像分类卷积神经网络
ConvNeXTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
ConvNeXT是一种创新的纯卷积神经网络模型,结合了ResNet的现代化设计和Swin Transformer的先进理念。该模型在ImageNet-22k数据集上进行了大规模预训练,并在ImageNet-1k上以384x384分辨率精细调优,展现出卓越的图像分类性能。ConvNeXT不仅适用于各类计算机视觉任务,还凸显了传统卷积网络在当代人工智能领域的持续价值和潜力。
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