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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_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21kTensorFlowtimm图像分类开源项目模型
EfficientNet-v2模型在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,具备图像分类、特征提取与图像嵌入功能。初始使用Tensorflow训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch。模型拥有208.1百万参数与52.8 GMACs计算量,支持训练时384x384与测试时512x512的图像尺寸。通过timm库,便可创建预训练模型,用于图像分类及特征映射。本模型在研究与应用中表现出强大的性能及灵活性。
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。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
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_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取
EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,最初使用TensorFlow构建,由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M,能够在不同分辨率下实现精确的图像识别,并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。
inception_next_tiny.sail_in1k - InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInceptionNeXttimm图像分类开源项目模型特征提取
inception_next_tiny.sail_in1k是基于InceptionNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合Inception和ConvNeXt的特点,提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。模型参数为28.1M,GMACs为4.2,适用于224x224大小的图像输入。它通过timm库提供简洁的API,支持预训练权重,可轻松应用于多种计算机视觉任务。
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kSwin Transformer V2timm图像分类开源项目模型特征提取
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数,6.0 GMACs计算量,支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型,应用于多种计算机视觉项目。
mobilenetv3_small_100.lamb_in1k - MobileNetV3小型模型:轻量级移动设备图像分类方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV3小型模型是一款基于timm库在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它采用LAMB优化器和EMA权重平均技术,具有2.5M参数和0.1 GMACs的低计算量。该模型支持224x224像素输入,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成,适合在移动设备上部署高效的视觉识别应用。
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