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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。

tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k - MobileNetV3小型化模型:高效移动端图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k是一款针对移动设备优化的轻量级图像分类模型。基于MobileNet-v3架构,该模型在ImageNet-1k数据集上训练,仅有200万参数和0.1 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。通过timm库,开发者可以方便地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。这个模型平衡了性能和效率,特别适合资源受限的移动应用场景。
pit_b_224.in1k - 基于池化的视觉Transformer图像分类模型PiT
GithubHuggingfaceImageNet-1kPiTtimm图像分类开源项目模型特征提取
pit_b_224.in1k是一个基于池化的视觉Transformer(PiT)图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有7380万个参数,计算量为12.4 GMACs,支持224x224像素的输入图像。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,在保持高精度的同时提高了计算效率。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载并使用这个预训练模型。
selecsls42b.in1k - SelecSLS图像分类模型实现实时多人3D动作捕捉
GithubHuggingfaceImageNet-1kSelecSLStimm图像分类开源项目模型特征提取
selecsls42b.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的SelecSLS图像分类模型,拥有3200万参数和3.0 GMACs计算量。该模型支持224x224图像输入,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。其独特之处在于能利用单个RGB相机实现实时多人3D动作捕捉,在效率和性能方面表现优异。模型源自XNect项目,代码已在GitHub开源。
dpn98.mx_in1k - 基于DPN架构的ImageNet图像分类深度学习模型
DPNGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型深度学习
DPN98是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型,采用双路径网络架构,具有6160万参数规模。该模型支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型已从MXNet迁移至PyTorch框架,并提供预训练权重,适合进行计算机视觉研究和应用开发。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型,经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch,并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下,实现了高效性能与计算资源节约,适合作为多种视觉任务的解决方案。
vgg16.tv_in1k - 基于ImageNet-1k训练的VGG16图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVGG图像分类开源项目模型深度学习神经网络
VGG16是一个经典的深度学习图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集训练而成。模型包含1.384亿个参数,处理224x224像素输入图像,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。借助timm库可实现模型的快速部署,广泛应用于计算机视觉领域。
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。
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k - VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效
GithubHuggingfaceImageNetVoVNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M,计算量为1.3 GMACs,适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能,它还可作为特征提取骨干网络,支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时,优化了能耗和GPU计算效率,是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。
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。
visformer_small.in1k - 视觉友好型Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVisformertimm图像分类开源项目模型深度学习模型
visformer_small.in1k是基于Visformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用视觉友好的Transformer设计,平衡了高效性和分类性能。它具有4020万参数,处理224x224尺寸图像,可用于分类任务和特征提取。研究者可通过timm库轻松使用此预训练模型进行图像分析和嵌入生成。
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