Project Icon

resmlp_12_224.fb_in1k

ResMLP架构的数据高效图像分类模型

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。

dla102.in1k - 深层聚合架构的图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度层聚合特征提取
dla102.in1k是基于深层聚合架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有3330万参数,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库可方便地调用此预训练模型,为计算机视觉应用提供灵活基础。模型在图像分类、特征提取等任务中表现出色,适用于多种视觉分析场景。
resnet50_gn.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型结合先进训练方法
GithubHuggingfaceImageNetResNettimm图像分类开源项目模型神经网络
resnet50_gn.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,集成了多项先进训练技术。模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积与池化、1x1卷积快捷连接下采样等结构。在ImageNet-1k数据集上训练时,应用了LAMB优化器、增强型dropout、随机深度和RandAugment等方法。模型参数量为25.6M,GMACs为4.1,训练输入尺寸为224x224,测试输入尺寸为288x288。该模型可应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种计算机视觉任务。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
resnet18.fb_swsl_ig1b_ft_in1k - 基于ResNet-B的ReLU激活图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm库半弱监督学习图像分类开源项目模型
本项目展示ResNet-B模型,用于图像分类,特征包括ReLU激活、7x7卷积池化和1x1卷积下采样。模型在Instagram-1B数据集上以半监督学习预训练,并在ImageNet-1k数据集上微调,适用于特征提取和图像嵌入。
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。
resnet101.tv_in1k - 采用ResNet101架构的高效图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetresnet101.tv_in1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet101.tv_in1k是一个基于ResNet101架构的图像分类模型,搭载ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样等特性,经过ImageNet-1k数据集训练,可用于图像特征提取和分类。在深度残差学习的加持下,该模型在特征提取和分类任务中表现突出,适合用于学术研究和商用产品开发。
fbnetv3_b.ra2_in1k - FBNet-v3轻量级图像分类模型支持多种应用场景
FBNet-v3GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
fbnetv3_b.ra2_in1k是基于FBNet-v3架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,使用RandAugment数据增强和EMA权重平均等技术。模型参数仅8.6M,GMAC为0.4,适合移动设备部署。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,可用于多种计算机视觉任务。
gmixer_24_224.ra3_in1k - MLP-Mixer变体:采用SwiGLU的图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目机器学习模型模型神经网络
gmixer_24_224.ra3_in1k是一个基于MLP-Mixer架构的图像分类模型,在timm库中由Ross Wightman开发。该模型采用SwiGLU激活函数,在ImageNet-1k数据集上训练,拥有2470万参数,计算复杂度为5.3 GMACs。它支持224x224尺寸的图像输入,可用于图像分类和特征提取。模型提供简洁的API,便于进行图像分类和嵌入提取,适用于多种计算机视觉应用场景。
resnet50d.ra2_in1k - 基于ResNet-D架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
ResNet-D是一款在ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,采用ReLU激活函数和三层卷积结构,包含2560万参数。模型支持224x224尺寸训练输入和288x288测试输入,集成RandAugment增强技术,可实现图像分类、特征提取等计算机视觉任务。
convmixer_768_32.in1k - ConvMixer架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfacetimm卷积神经网络图像分类开源项目模型深度学习特征提取
convmixer_768_32.in1k是基于ConvMixer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练完成。该模型拥有2110万参数,支持224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可用于生成图像嵌入。通过timm库,开发者能方便地加载预训练模型进行推理。这一设计简洁高效,为计算机视觉应用提供了实用的解决方案。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号