resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k

resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k

Instagram预训练的ResNeXt模型用于图像分类和特征提取

该模型基于ResNeXt-B架构,在Instagram-1B数据集上进行半监督预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型拥有1.94亿参数,接受224x224像素输入图像,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入任务。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积和池化,以及1x1卷积的shortcut连接。在ImageNet验证集上,模型达到83.35%的Top-1准确率,展现出优秀的性能。

Huggingface图像分类模型深度学习ResNeXttimmGithub预训练模型开源项目

resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k项目介绍

resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k是一个强大的图像分类模型,由Facebook AI研究团队开发。这个模型基于ResNeXt架构,在Instagram-1B大规模数据集上进行了半监督预训练,并在ImageNet-1k数据集上进行了微调,展现出了优秀的性能。

模型架构

该模型采用了ResNeXt-B架构,具有以下特点:

  • 使用ReLU激活函数
  • 单层7x7卷积加池化
  • 1x1卷积用于shortcut下采样
  • 分组3x3瓶颈卷积

这种设计能够在保持计算效率的同时,提升模型的表达能力。

模型规模

resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k是一个大规模模型:

  • 参数量:194.0百万
  • GMACs:36.3
  • 激活量:51.2百万
  • 输入图像尺寸:224 x 224

尽管参数量庞大,但模型通过精心设计的架构保持了较高的推理效率。

训练过程

该模型的训练分为两个阶段:

  1. 在Instagram-1B hashtag数据集上进行半监督预训练,利用大规模无标签数据提升模型的特征提取能力。

  2. 在ImageNet-1k数据集上进行微调,使模型适应特定的图像分类任务。

这种预训练加微调的方式,能够充分利用大规模数据的优势,同时保证模型在特定任务上的性能。

模型性能

在ImageNet验证集上,resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k取得了83.35%的Top-1准确率和96.85%的Top-5准确率,展现出强大的图像分类能力。

应用场景

该模型可以应用于多种计算机视觉任务:

  1. 图像分类:直接用于1000类ImageNet分类任务。

  2. 特征提取:作为骨干网络,提取图像的高级语义特征。

  3. 迁移学习:在此基础上微调,应用于其他视觉任务如目标检测、图像分割等。

使用方法

研究者和开发者可以通过timm库轻松使用该模型:

import timm model = timm.create_model('resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k', pretrained=True)

通过这种方式,用户可以快速加载预训练模型,进行推理或进一步微调。

总的来说,resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k是一个在大规模数据上预训练、性能强大的图像分类模型,为众多计算机视觉应用提供了坚实的基础。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多