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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。

vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
fbnetv3_b.ra2_in1k - FBNet-v3轻量级图像分类模型支持多种应用场景
FBNet-v3GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
fbnetv3_b.ra2_in1k是基于FBNet-v3架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,使用RandAugment数据增强和EMA权重平均等技术。模型参数仅8.6M,GMAC为0.4,适合移动设备部署。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,可用于多种计算机视觉任务。
tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
基于EfficientNet架构开发的图像分类模型,采用Noisy Student半监督学习方法,结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入,包含4.8亿参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署,适用于各类图像识别任务。
efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版:适用于图像分类与特征提取的高效模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略,经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调,适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术,提供高效的图像分类解决方案。
convnext_small.in12k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类与特征提取预训练模型介绍
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练
ConvNeXt图像分类模型,通过timm库在ImageNet-12k及ImageNet-1k上进行预训练与微调,提供图像特征提取与分类功能。支持TPU和8xGPU训练方式,适合大规模数据集处理。模型拥有50.2M参数和25.6 GMACs,支持384x384图像输入,并兼具特征图提取与图像嵌入功能,适用于高效图像处理需求。更多性能数据及结果可在timm库查阅。
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。
densenet201.tv_in1k - DenseNet图像分类模型实现高效特征提取与精准分类
DenseNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DenseNet201是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型。该模型拥有2000万参数,支持224x224像素输入,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。其密集连接的卷积网络结构不仅提供准确的分类结果,还能生成丰富的特征表示。模型通过timm库提供预训练权重,便于快速部署和使用。
efficientnet_b3.ra2_in1k - EfficientNet B3变体:基于RandAugment的ImageNet-1k图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
efficientnet_b3.ra2_in1k是一款基于EfficientNet B3架构的图像分类模型,经过ImageNet-1k数据集训练。该模型采用RandAugment RA2数据增强策略,结合RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,实现了优异的性能。拥有1220万参数,模型在图像分类、特征提取和嵌入生成等任务中表现出色,为计算机视觉应用提供了高效且灵活的解决方案。
convnext-tiny-224 - 高效图像分类 ConvNeXT卷积神经网络的新突破
ConvNeXTGithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformers图像分类开源项目模型
ConvNeXT是一款卷积模型,具有优于Vision Transformers的表现。设计灵感源于Swin Transformer,并对ResNet进行了现代化调整,专注于图像分类。ConvNeXT-tiny-224在ImageNet-1k数据集训练后,提供高效的分类能力。模型集线器提供适用不同任务的微调版本。
mnasnet_100.rmsp_in1k - MNasNet轻量级移动端图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构
mnasnet_100.rmsp_in1k是基于MNasNet架构的轻量级图像分类模型,针对移动设备优化设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过timm库实现。它采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,参数量为4.4M,GMACs为0.3,适用于224x224像素图像。模型支持图像分类、特征提取和嵌入等功能,为移动端AI应用提供高效解决方案。
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