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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。

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。
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。
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。
convnext_tiny.in12k - ConvNeXt架构图像分类模型 适用于多种视觉任务
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-12ktimm图像分类开源项目模型模型比较
convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。
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。
convnextv2-atto-1k-224 - ConvNeXt V2 提升卷积网络性能的先进图像分类模型
ConvNeXt V2FCMAE框架GithubHuggingfaceImageNet-1K卷积神经网络图像分类开源项目模型
ConvNeXt V2 是一种创新的图像分类模型,利用 FCMAE 框架在 ImageNet-1K 数据集上进行微调。该模型结合了全卷积掩码自编码器和新型 GRN 层,有效提升了在多项识别基准上的性能。模型能够进行图像分类,预测应用于 ImageNet 1,000 类问题,是计算机视觉任务的高效选择。
resnet10t.c3_in1k - 使用ResNet-T技术的先进图像分类模型
GithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNetResNet-T图像分类开源项目提取特征图模型
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。
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。
vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类
GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型
本模型结合ResNet与Vision Transformer优势,在大规模ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,实现高效准确的图像分类。具备9900万参数,支持384x384像素输入,可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型,进行推理或深入研究。
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。
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