懂AI
resnest101e.in1k

resnest101e.in1k

ResNeSt101e 基于ResNet架构的高性能分离注意力图像分类模型

ResNeSt101e.in1k是一个基于ResNet架构的分离注意力网络图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有4830万参数，13.4 GMACs计算复杂度，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。ResNeSt101e在保持较低计算复杂度的同时提供优秀性能，适用于多种计算机视觉应用场景。

模型神经网络开源项目Huggingface图像分类ImageNetResNeStGithub深度学习
GitHubHugging Face论文文档

ResNeSt101e 图像分类模型介绍

ResNeSt101e 是一个基于 ResNet 架构的图像分类模型，采用了创新的 Split-Attention 机制。这个模型是由 ResNeSt 的作者在 ImageNet-1k 数据集上训练而成的。ResNeSt101e 不仅可以用于图像分类任务，还可以作为其他计算机视觉任务的特征提取骨干网络。

模型详情

ResNeSt101e 模型具有以下特点：

  • 模型类型：图像分类/特征提取骨干网络
  • 参数量：48.3 百万
  • GMACs：13.4
  • 激活量：28.7 百万
  • 输入图像尺寸：256 x 256

该模型基于论文《ResNeSt: Split-Attention Networks》提出的方法，论文链接为 https://arxiv.org/abs/2004.08955 。

使用方法

ResNeSt101e 模型可以通过 timm 库轻松调用和使用。以下是几种常见的使用场景：

图像分类

用户可以使用预训练的 ResNeSt101e 模型进行图像分类任务。通过简单的代码，就能够对输入图像进行分类，并获得top5的预测结果及其概率。

特征图提取

ResNeSt101e 还可以用于提取图像的多尺度特征图。通过设置 features_only=True，模型将返回不同层级的特征图，这对于后续的目标检测、语义分割等任务非常有用。

图像嵌入

如果需要得到图像的高维表示（嵌入），可以移除模型的分类头，直接获取特征向量。这种方法常用于图像检索、聚类等任务。

模型比较

用户可以在 timm 库的 model results 中探索 ResNeSt101e 模型在 ImageNet 数据集上的性能指标，并与其他模型进行比较。这有助于在实际应用中选择最适合的模型。

创新点

ResNeSt101e 的主要创新在于引入了 Split-Attention 机制。这种机制允许模型在不同的特征组之间进行注意力分配，从而提高了模型的表达能力和性能。这种设计使得 ResNeSt101e 在保持较低计算复杂度的同时，能够取得优秀的分类性能。

应用场景

由于其强大的特征提取能力，ResNeSt101e 不仅适用于图像分类任务，还可以作为其他计算机视觉任务的基础网络，如：

  • 目标检测
  • 语义分割
  • 图像检索
  • 人脸识别

研究人员和开发者可以基于 ResNeSt101e 模型进行迁移学习，将其应用到特定领域的视觉任务中，如医疗图像分析、自动驾驶等领域。

总的来说，ResNeSt101e 是一个功能强大、灵活性高的图像处理模型，为计算机视觉领域的各种应用提供了有力的工具。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多