Project Icon

vgg19_bn.tv_in1k

VGG19架构的ImageNet预训练图像分类模型

vgg19_bn.tv_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的VGG19模型,拥有1.437亿参数。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等多种计算机视觉任务。通过timm库,用户可以方便地加载和使用这个模型,实现高精度的图像识别功能。模型在保持较高计算效率的同时,还提供了多种使用方式,如图像分类、特征图提取和图像嵌入等。

tf_efficientnet_b0.in1k - 基于EfficientNet架构的tf_efficientnet_b0.in1k模型解析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnet_b0.in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用Tensorflow训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch。该模型具有5.3M参数和0.4 GMACs,支持细节丰富的224x224像素图像应用。其功能包括图像分类、特征映射提取和图像嵌入,非常适合在timm库中进行各种深度学习研究和应用,提供一种高效的图像处理方案。
tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取
GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs,适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在资源受限环境中表现出色。通过timm库,开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时,为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。
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。
hrnet_w18.ms_aug_in1k - HRNet W18图像分类模型 基于ImageNet-1k训练
GithubHRNetHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
hrnet_w18.ms_aug_in1k是HRNet团队开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有2130万参数,4.3 GMACs计算复杂度,可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入。模型提供高分辨率视觉表征,适用于多种计算机视觉任务。通过timm库可方便地加载和使用这一预训练模型。
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。
inception_v4.tf_in1k - 面向图像分类的Inception-v4预训练模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInception-v4图像分类开源项目模型深度学习神经网络
Inception-v4是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的深度学习模型,参数量为4270万,支持299x299图像输入。通过timm库可实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等核心功能。该模型从TensorFlow移植至PyTorch,适用于计算机视觉领域的各类图像处理任务。
tf_efficientnetv2_s.in21k - EfficientNetV2图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnetv2_s.in21k是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上训练。该模型由TensorFlow原始训练,后移植至PyTorch,拥有4820万参数。模型支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能,适用于多种计算机视觉应用场景。通过timm库,开发者可以便捷地加载此预训练模型,实现图像分类、特征图提取或生成图像嵌入等任务。
convit_base.fb_in1k - ConViT架构图像分类模型在ImageNet-1k上的应用
ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习
convit_base.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的ConViT架构图像分类模型。该模型融合卷积神经网络和视觉Transformer技术,拥有8650万参数,计算量为17.5 GMACs。它支持224x224尺寸的输入图像,可用于图像分类和特征提取。研究者可通过timm库加载此预训练模型,进行图像分类或提取图像嵌入向量等任务。
tf_efficientnetv2_b0.in1k - 轻量高效的图像分类解决方案
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNetV2-B0是EfficientNet-v2系列中的轻量级模型,由谷歌研究团队开发并在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数仅7.1M,GMACs为0.5,在保持较高准确率的同时大幅降低计算复杂度。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入。该模型适用于资源受限的环境,如移动设备和边缘计算场景,为开发者提供了高效的图像处理解决方案。
inception_v3.tf_adv_in1k - Inception-v3对抗训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_v3.tf_adv_in1k是一个基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过对抗训练提高了抗干扰能力。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为23.8M,适用于299x299像素的图像输入。它可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉任务提供了versatile工具。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号