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resnet10t.c3_in1k

使用ResNet-T技术的先进图像分类模型

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。

efficientnet_b1.ft_in1k - 基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kPyTorch图像分类开源项目模型特征图提取
EfficientNet图像分类模型已在ImageNet-1k上进行微调,适用于PyTorch。该模型参数为7.8M,支持特征图提取和图像嵌入,可用作高效的图像分类工具。
rexnet_100.nav_in1k - 轻量级ReXNet图像分类模型 为资源受限场景提供高效解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取
rexnet_100.nav_in1k是一款基于ReXNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了预训练。该模型仅有4.8M参数和0.4 GMACs,适合在计算资源有限的环境中部署。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,为开发者提供多样化的应用选择。在ImageNet-1k验证集上,该模型展现出77.832%的Top-1准确率和93.886%的Top-5准确率,在轻量级模型中表现优异。
tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取
EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,最初使用TensorFlow构建,由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M,能够在不同分辨率下实现精确的图像识别,并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。
mobilenetv2_100.ra_in1k - 轻量级CNN模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV2timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV2是为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量级卷积神经网络。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment数据增强和EMA权重平均技术。MobileNetV2在低计算复杂度下实现了高效的图像分类和特征提取。通过timm库,开发者可以便捷地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取
VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型,含高效计算和低能耗优点,并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络,支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库,用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案,提高了准确度和应用多样性。
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。
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。
mobilenetv3_large_100.ra_in1k - MobileNet-v3 轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNet-v3是一款针对移动设备优化的图像分类模型。它在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment增强技术和RMSProp优化器。模型参数仅5.5M,计算量0.2 GMACs,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入,是资源受限环境下的理想选择。
regnety_002.pycls_in1k - 轻量级RegNetY模型用于图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetYtimm图像分类开源项目模型深度学习
RegNetY-200MF是一款在ImageNet-1k上预训练的轻量级图像分类模型。它具有3.2M的参数量和0.2 GMACs的计算量,适用于资源受限场景。该模型不仅可进行图像分类,还可作为特征提取的主干网络。timm实现添加了随机深度、梯度检查点等增强功能,提升了模型性能和灵活性。RegNetY-200MF可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种任务。
wide_resnet50_2.racm_in1k - Wide ResNet-50-2模型采用RandAugment训练实现高性能图像分类
GithubHuggingfacewide_resnet50_2图像分类开源项目模型特征提取神经网络预训练模型
wide_resnet50_2.racm_in1k是一个基于Wide-ResNet-B架构的图像分类模型。它采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积短路连接。该模型在ImageNet-1k数据集上通过RandAugment 'RACM'方法训练,达到82.27%的top-1准确率。模型包含6890万参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。基于timm库实现,提供简洁API便于推理和特征提取。
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