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resnet101.a1h_in1k

ResNet-B架构图像分类模型 支持多样化特征提取

resnet101.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积和池化层、1x1卷积短路下采样等结构。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入功能,参数量44.5M,224x224输入下GMAC为7.8。在ImageNet验证集上Top-1准确率82.8%,Top-5准确率96.32%。

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
SparK - 卷积神经网络的BERT风格自监督预训练新方法
BERT-style预训练CNNGithubICLR 2023SparK卷积神经网络开源项目
该项目实现了BERT风格的自监督预训练方法在卷积神经网络中的应用,能够对如ResNet等任意CNN进行预训练。项目代码简洁易读,只需最少的依赖项。在ImageNet数据集上表现优异,展示了小模型在预训练后能够超越大模型的能力,同时生成性自监督学习优于对比学习。
InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络
GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像
本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架,称为逆显著性金字塔重构网络(InSPyReNet)。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测,并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明,InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现,支持多GPU训练,且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。
AlphaTree-graphic-deep-neural-network - 深入探索深度学习与AI应用
AlphaTreeGithub图像分类开源项目模型改进深度学习神经网络
AlphaTree项目致力于通过详细的文章、代码和图示帮助用户掌握深度学习、GAN、NLP和大数据等领域的技术,适合希望在AI工程领域提升技能的学习者。
Imagen - 文字生成图片的AI技术
AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型
Imagen,一种先进的AI图片生成工具,利用深度语言理解和极致的图像真实性,实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录,还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统,优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题,当前未开放源代码或公共演示版本。
Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型
GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像,具有全局感受野,并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中,Vision-RWKV性能超越ViT模型;在密集预测任务中,它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT,并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。
Bunny - 轻量高效多模态模型支持高分辨率图像分析
AI模型BunnyGithub多模态模型开源项目视觉语言模型轻量级模型
Bunny是一个轻量高效的多模态模型家族,集成多种视觉编码器和语言骨干网络。该项目通过优化训练数据提升小规模模型性能,其中Bunny-Llama-3-8B-V模型支持1152x1152分辨率图像处理,在多项视觉语言任务中表现优异。Bunny为开发者提供了灵活的多模态AI解决方案。
3D-ResNets-PyTorch - 用于动作识别的 3D ResNets
3D ResNetsAction RecognitionGithubPyTorchSpatiotemporal 3D CNNs开源项目预训练模型
该项目提供基于PyTorch的3D ResNet代码,适用于动作识别,支持Kinetics和Moments in Time等数据集。项目包含训练、微调和测试脚本,并提供预训练模型,支持最新的PyTorch版本和分布式训练。用户可使用详细脚本进行数据准备和模型评估,适合研究与应用。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
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