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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%。

botnet26t_256.c1_in1k - BotNet:结合自注意力机制的ResNet变体图像分类模型
BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
botnet26t_256.c1_in1k是一个结合ResNet架构和自注意力机制的图像分类模型。该模型采用灵活的BYOBNet设计,支持自定义网络结构。在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1250万参数,适用于图像分类、特征提取和嵌入生成。模型整合了ResNet的优势和注意力机制,在视觉识别任务中表现出色。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
inception_v3.gluon_in1k - Inception-v3架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该模型基于Inception-v3架构,在ImageNet-1k数据集上训练,拥有2380万参数,支持299x299图像输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库,研究者和开发者可轻松应用此预训练模型于各类计算机视觉任务。模型由MxNet GLUON团队开发,为图像处理领域提供了强大工具。
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。
dm_nfnet_f0.dm_in1k - NFNet:无归一化层的高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
dm_nfnet_f0.dm_in1k是一款基于NFNet(无归一化网络)架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有7150万参数,计算量为7.2 GMACs。通过采用Scaled Weight Standardization技术和策略性放置的标量增益,该模型无需使用归一化层即可实现高性能。dm_nfnet_f0.dm_in1k适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种任务,为大规模图像识别应用提供了高效解决方案。
efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_lite0.ra_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,仅有4.7M参数和0.4 GMACs,适合资源受限环境。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,通过timm库实现,提供简洁API接口,便于快速部署。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
inception_v3.tv_in1k - Inception-v3图像分类与特征提取深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_v3.tv_in1k是基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型可用于图像分类和特征提取,参数量为23.8M,GMACs为5.7,适用于299x299分辨率图像。通过timm库,研究者可便捷加载预训练模型,执行图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,为计算机视觉研究提供有力工具。
fbnetc_100.rmsp_in1k - FBNetC-100:轻量级移动设备图像分类模型
FBNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
fbnetc_100.rmsp_in1k是基于FBNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有5.6M参数和0.4 GMACs,适用于224x224图像输入,专为移动设备优化。通过timm库,可轻松实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,平衡了性能和效率。
vgg19.tv_in1k - VGG19深度卷积网络在ImageNet数据集上的图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kVGG图像分类开源项目模型深度卷积网络特征提取
针对图像识别任务,VGG19模型在ImageNet-1k数据集上采用原始的torchvision权重训练,支持224x224像素的输入图像。其140M+参数配置使得模型能够处理复杂的图像特征,包括分类、特征提取和嵌入应用,只需适用模型提供的转换配置即可实现高效部署。
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