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ResNeSt14d：基于分割注意力机制的深度学习模型

timm特征提取ImageNet-1k模型Github开源项目图像分类ResNeStHuggingface

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。

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GithubHuggingfaceSwin Transformer v2图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
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darts - 使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构
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DARTS算法通过连续松弛和梯度下降，在架构空间中高效设计用于图像分类（CIFAR-10和ImageNet）和语言建模（Penn Treebank和WikiText-2）的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行，提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南，支持自定义架构的可视化。
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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。
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AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割
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timesformer-hr-finetuned-k600 - TimeSformer：空间-时间注意力机制的视频分类模型
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