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resnet101.tv_in1k

采用ResNet101架构的高效图像分类和特征提取模型

ImageNet图像分类开源项目模型resnet101.tv_in1kHuggingface特征提取深度学习Github

resnet101.tv_in1k是一个基于ResNet101架构的图像分类模型，搭载ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样等特性，经过ImageNet-1k数据集训练，可用于图像特征提取和分类。在深度残差学习的加持下，该模型在特征提取和分类任务中表现突出，适合用于学术研究和商用产品开发。

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mnasnet_100.rmsp_in1k - MNasNet轻量级移动端图像分类模型
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repvgg_a2.rvgg_in1k - RepVGG架构的轻量级图像分类模型支持多种视觉应用
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repvgg_a2.rvgg_in1k是基于RepVGG架构的图像分类模型，通过ImageNet-1k数据集训练。该模型利用timm库的BYOBNet实现，允许自定义网络结构。模型参数量为28.2M，GMACs为5.7，处理224x224像素的输入图像。除图像分类外，还支持特征图提取和图像嵌入，可应用于多种计算机视觉任务。
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EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21ktimm图像分类开源项目模型特征提取
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mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2：高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
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inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
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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。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
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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。
InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络
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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。
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tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
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tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络，包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等，兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程，适合科研和实际应用，提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重，帮助开发者高效部署与测试。
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