resnet10t.c3_in1k

使用ResNet-T技术的先进图像分类模型

图像分类 Image Embeddings Huggingface ImageNet Github 开源项目模型 ResNet-T 提取特征图

ResNet-T模型结合ReLU激活和分层结构的3x3卷积和池化，实现高效的图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上训练，通过SGD优化和Cosine学习率调度，具备出色的分类和特征提取能力，适用于多种应用场景。

resnet50.tv_in1k - ResNet-B模型实现高效图像识别与分析

GithubHuggingfaceImageNetResNet-BTimm图像分类开源项目模型特征提取

ResNet-B模型是一款专为图像分类和特征提取而设计的工具，其特点包括ReLU激活和7x7卷积，适合224x224像素图像。在ImageNet-1k数据集上训练，具备优异的参数和计算性能。通过timm库，用户可以轻松将其应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种场景。

resnet101.tv_in1k - 采用ResNet101架构的高效图像分类和特征提取模型

GithubHuggingfaceImageNetresnet101.tv_in1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取

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。

resnet50d.ra2_in1k - 基于ResNet-D架构的高效图像分类与特征提取模型

GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络

ResNet-D是一款在ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型，采用ReLU激活函数和三层卷积结构，包含2560万参数。模型支持224x224尺寸训练输入和288x288测试输入，集成RandAugment增强技术，可实现图像分类、特征提取等计算机视觉任务。

resnet50_gn.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型结合先进训练方法

GithubHuggingfaceImageNetResNettimm图像分类开源项目模型神经网络

resnet50_gn.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型，集成了多项先进训练技术。模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积与池化、1x1卷积快捷连接下采样等结构。在ImageNet-1k数据集上训练时，应用了LAMB优化器、增强型dropout、随机深度和RandAugment等方法。模型参数量为25.6M，GMACs为4.1，训练输入尺寸为224x224，测试输入尺寸为288x288。该模型可应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种计算机视觉任务。

resnet50.a1_in1k - 基于ResNet-B架构的多功能图像分类模型

GithubHuggingfaceresnet50人工智能图像分类开源项目模型深度学习特征提取

resnet50.a1_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卷积层和1x1卷积shortcut，使用LAMB优化器和BCE损失函数。它拥有2560万参数，可用于图像分类、特征提取和图像嵌入等任务。模型支持灵活的输入尺寸，在ImageNet验证集上实现了82.03%的Top-1准确率。

resnet18.a1_in1k - ResNet18图像分类模型适用于多种计算机视觉任务

GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络

resnet18.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积等特性,支持图像分类、特征提取和嵌入等任务。该模型有1170万参数,在224x224分辨率下计算量为1.8 GMACs,可用于多种计算机视觉应用。

resnet50.ram_in1k - ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取

AugMixGithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm图像分类开源项目模型

ResNet50模型通过ReLU激活函数和7x7单层卷积实现图像分类，下采样优化采用1x1卷积。在训练过程中结合了AugMix、RandAugment与SGD优化策略，并通过余弦学习率和暖启动机制来提升在ImageNet-1k数据集上的表现。该模型由timm库实现，支持多种用途，如图像分类、特征提取和图像嵌入。

res2net101_26w_4s.in1k - Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kRes2Nettimm图像分类开源项目模型特征提取

res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型，通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计，在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数，适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外，还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。

resnet18.tv_in1k - 精简高效的ResNet18图像分类模型

GithubHuggingfaceResNet图像分类开源项目模型模型架构深度学习神经网络

resnet18.tv_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型，采用ReLU激活函数和7x7卷积池化层。模型参数量为11.7M，运算量为1.8 GMACs，兼具轻量和高效。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，可处理224x224尺寸图像。该模型使用ImageNet-1k数据集训练，是torchvision的原始权重模型，适用于需要平衡性能和资源的应用场景。

resnetrs152.tf_in1k - ResNetRS-B模型提供的图像信息处理新选择

GithubHuggingfaceImageNetResNetRS-BTensorflowtimm图像分类开源项目模型

ResNetRS-B是一款图像分类模型，具备ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样功能。该模型由论文作者在ImageNet-1k上使用Tensorflow训练，拥有86.6M的参数量，支持320x320图像测试。其多功能性使其适用于图像分类、特征提取和图像嵌入任务，通过timm库可便捷地在Python中实现应用。

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