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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_small.fb_in22k - 支持多任务图像处理的预训练模型
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt是一个经过ImageNet-22k预训练的图像分类模型,具备66.3M参数和8.7 GMACs。本文介绍其关键特性及在图像特征提取中的应用,旨在帮助专业用户理解和有效利用该模型进行视觉任务。
resnest14d.gluon_in1k - ResNeSt14d:基于分割注意力机制的深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kResNeSttimm图像分类开源项目模型特征提取
ResNeSt14d是一款基于ResNet的分割注意力图像分类模型,由研究团队在ImageNet-1k数据集上训练。此模型拥有10.6M的参数和2.8 GMACs,支持224x224的图像尺寸。提供多种功能,包括图像分类、特征提取和图像嵌入。通过timm库实现预训练模型调用,支持快速有效的图像分析和计算机视觉任务。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
convnext-tiny-224 - 高效图像分类 ConvNeXT卷积神经网络的新突破
ConvNeXTGithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformers图像分类开源项目模型
ConvNeXT是一款卷积模型,具有优于Vision Transformers的表现。设计灵感源于Swin Transformer,并对ResNet进行了现代化调整,专注于图像分类。ConvNeXT-tiny-224在ImageNet-1k数据集训练后,提供高效的分类能力。模型集线器提供适用不同任务的微调版本。
convnext_atto.d2_in1k - 轻量级ConvNeXt模型,优化图像分类和特征提取
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1kRoss Wightman图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt图像分类模型,经过Ross Wightman在timm库中使用ImageNet-1k数据集训练。其参数为3.7M,计算量为0.6 GMACs,适合高效图像嵌入与特征提取,计算复杂度低但准确度高,适合多种图像分析任务。
convnextv2_large.fcmae_ft_in22k_in1k - ConvNeXt-V2图像分类模型结合FCMAE预训练架构
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较深度学习
ConvNeXt-V2是一个大型图像分类模型,通过FCMAE框架预训练并在ImageNet数据集上微调。模型包含1.98亿参数,Top1准确率达87.26%,可用于图像分类、特征提取和嵌入等计算机视觉任务。其224x224的标准训练分辨率和多功能性使其成为视觉处理的实用选择。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高效图像识别与特征开发的开源解决方案
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt-V2是一款基于全卷积掩码自编码器(FCMAE)预训练的图像分类模型,能够高效处理ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集。模型拥有88.7M的参数和45.21 GMACs,适合精准的图像识别和特征开发。兼容timm库,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入生成等应用场景。通过简单的Python代码即可调用该模型,提升开发效率。
resnet18.a3_in1k - 简化且高效的图像分类模型,支持轻松集成
GithubHuggingfaceImageNetResNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
ResNet18的最新变体,在ImageNet-1k数据集上使用A3训练方法进行优化。模型具有ReLU激活函数、7x7卷积与池化、以及1x1卷积下采样设计,增强图像分类精度和特征提取能力,适合影像识别和深度学习项目应用。参数数量为11.7M,GMACs为0.9,适用于中小规模项目,易于集成部署。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高级卷积网络用于图像分类与特征提取
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征骨干预训练模型
ConvNeXt-V2是一种先进的卷积网络模型,专为图像分类与特征提取而设计。此模型通过全卷积掩码自编码器进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上进行微调。具备660.3M参数和338.0 GMACs的计算成本,专为384x384大小的图像设计,确保高效处理与高精度结果。其在主流图像分类任务中的表现卓越,达到88.668的Top-1准确率和98.738的Top-5准确率,其框架优化适配多种计算场景。
inception_v3.tv_in1k - Inception-v3图像分类与特征提取深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_v3.tv_in1k是基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型可用于图像分类和特征提取,参数量为23.8M,GMACs为5.7,适用于299x299分辨率图像。通过timm库,研究者可便捷加载预训练模型,执行图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,为计算机视觉研究提供有力工具。
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