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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

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。

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。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率,支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络(RDN)和残差在残差密集网络(RRDN)来提升低分辨率图像的质量,并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理,兼容Python 3.6,开源并欢迎贡献。
pytorch-cifar100 - 使用PyTorch高效训练和测试CIFAR-100数据集
GithubPytorchcifar100卷积神经网络开源项目模型训练网络架构
pytorch-cifar100项目提供了一套完整的训练和测试框架,使得使用者能在CIFAR-100数据集上通过多种网络架构实施图像识别。支持的网络包括VGG, ResNet, DenseNet等多种深度学习模型,并详细记录每种模型的错误率。项目还包括自定义数据集模块的示例代码,供不熟悉数据处理的用户参考。项目提供了清晰的代码,便于使用者根据需求调整模型训练与测试。
dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
imageinwords - 致力于生成超详细图像描述的研究项目
GithubImageInWords图像描述开源项目数据集机器学习计算机视觉
ImageInWords 是一个致力于生成超详细图像描述的研究项目。该项目提供基准评估数据集,可通过 Hugging Face 访问。它集成了计算机视觉和自然语言处理技术,为研究人员和开发者提供数据集、可视化工具和探索接口。这项研究旨在推进图像理解和描述生成领域的发展。
facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目
FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型
FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。
imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现,涵盖多种框架和预训练模型
GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目
此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究,包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现,支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包,模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集,能够自动加载预训练权重。
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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