resmlp_12_224.fb_in1k

ResMLP架构的数据高效图像分类模型

ResMLP 神经网络深度学习 Huggingface 开源项目 ImageNet 模型图像分类 Github

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。

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介绍相关项目

sebotnet33ts_256.a1h_in1k - 结合ResNet与自注意力的高性能图像分类模型

BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习

sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个融合ResNet架构和BotNet设计的图像分类模型，整合了Squeeze-and-Excitation通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过timm库实现。它采用LAMB优化器、强化的dropout和随机深度技术，以及余弦学习率调度。模型提供灵活的配置选项，包括块/阶段布局和注意力层等，适用于图像分类和特征提取任务。其平衡了性能和训练效率，为计算机视觉领域提供了实用的解决方案。

mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k - MobileNet-V4图像分类模型简介

GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4PyTorchtimm图像分类开源项目模型

MobileNetV4是一个利用ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型，具有3.8M参数和0.2 GMACs的复杂度。该模型由timm库优化，使用了与MobileNet-V4论文一致的超参数。其训练和测试图像尺寸分别为224x224和256x256，适用于移动平台。更多信息可在PyTorch Image Models和相关论文中找到。

efficientnet_b1.ft_in1k - 基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kPyTorch图像分类开源项目模型特征图提取

EfficientNet图像分类模型已在ImageNet-1k上进行微调，适用于PyTorch。该模型参数为7.8M，支持特征图提取和图像嵌入，可用作高效的图像分类工具。

efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型：图像分类与多功能特征提取

EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用

EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器（带Nesterov动量），结合自适应梯度剪裁，模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大，支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。

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。

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现，涵盖多种框架和预训练模型

GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目

此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究，包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现，支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包，模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集，能够自动加载预训练权重。

mmf - 多模态视觉与语言研究平台

Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言

MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架，支持PyTorch，提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现，并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛（如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛）的首选代码基础。

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