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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

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。

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。
regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型,优化大规模数据集的性能
GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练
RegNetY-12GF模型致力于图像分类,先在ImageNet-12k上预训练,再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能,如随机深度和梯度检查点,提高模型准确性和效率。基于timm库实现,广泛用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种图像处理场景。
tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型,通过调整分辨率、深度和宽度,在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M,并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可用于多种图像处理场景。同时,通过timm库探索其指标表现,更深入了解其在神经信息处理中的应用。
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。
mixnet_l.ft_in1k - MixNet-L:轻量级混合深度卷积网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMixNettimm图像分类开源项目模型特征提取
mixnet_l.ft_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上微调的MixNet架构图像分类模型。该模型采用混合深度卷积核,参数量仅为7.3M,计算量为0.6 GMACs,实现了高效的分类性能。支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和生成图像嵌入。作为一个轻量级yet性能出色的视觉特征提取器,适用于多种计算机视觉应用场景。
dm_nfnet_f0.dm_in1k - NFNet:无归一化层的高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
dm_nfnet_f0.dm_in1k是一款基于NFNet(无归一化网络)架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有7150万参数,计算量为7.2 GMACs。通过采用Scaled Weight Standardization技术和策略性放置的标量增益,该模型无需使用归一化层即可实现高性能。dm_nfnet_f0.dm_in1k适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种任务,为大规模图像识别应用提供了高效解决方案。
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k - MobileNetV3小型化模型:高效移动端图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k是一款针对移动设备优化的轻量级图像分类模型。基于MobileNet-v3架构,该模型在ImageNet-1k数据集上训练,仅有200万参数和0.1 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。通过timm库,开发者可以方便地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。这个模型平衡了性能和效率,特别适合资源受限的移动应用场景。
edgenext_small.usi_in1k - 轻量级CNN-Transformer混合模型EdgeNeXt用于移动视觉应用
EdgeNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
edgenext_small.usi_in1k是一款轻量级CNN-Transformer混合模型,针对移动视觉应用优化。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为5.6M,GMACs为1.3。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,结合CNN和Transformer优势,在保持性能的同时减少计算资源需求,适合在资源受限的移动设备上运行。
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。
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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