Project Icon

volo_d1_224.sail_in1k

VOLO D1 224模型 基于ImageNet-1k训练的视觉识别工具

VOLO D1 224是一款基于Vision Outlooker架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型参数量为26.6M,GMACs为6.9,适用于224x224像素的图像输入。作为timm库的一部分,VOLO D1 224不仅支持图像分类,还可作为特征提取的骨干网络,为计算机视觉任务提供了灵活的解决方案。其简单的使用方法和多功能性使其成为视觉识别领域的实用工具。

inception_v3.tv_in1k - Inception-v3图像分类与特征提取深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_v3.tv_in1k是基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型可用于图像分类和特征提取,参数量为23.8M,GMACs为5.7,适用于299x299分辨率图像。通过timm库,研究者可便捷加载预训练模型,执行图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,为计算机视觉研究提供有力工具。
dpn107.mx_in1k - Dual-Path Networks图像分类模型:ImageNet-1k数据集的高性能解决方案
DPNGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
dpn107.mx_in1k是一款基于Dual-Path Networks架构的图像分类模型,针对ImageNet-1k数据集优化。该模型拥有8690万参数和18.4 GMACs计算量,支持224x224像素的图像输入。最初由论文作者在MXNet框架上训练,后经Ross Wightman移植至PyTorch。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入,为各种计算机视觉应用提供有力支持。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型,在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数,可处理518x518大小的图像,适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
resmlp_12_224.fb_in1k - ResMLP架构的数据高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetResMLP图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resmlp_12_224.fb_in1k是Facebook Research团队基于ResMLP架构开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用前馈网络结构,拥有1540万参数,支持224x224像素图像处理。除图像分类外,还可作为特征提取骨干网络使用。通过timm库,研究者可方便地加载预训练模型进行图像分类或特征提取。该模型展现了数据高效训练在视觉任务中的潜力,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数,支持518x518像素输入,适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码,可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。
vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型,兼容PyTorch
GithubHuggingfaceImageNetViTVision Transformerstimm图像分类开源项目模型
ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调,采用数据增强和正则化,适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数,通过PyTorch实现,支持多种应用场景。
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k - MLP-Mixer架构的ImageNet预训练模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetMLP-Mixertimm图像分类开源项目模型神经网络
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k是一个基于MLP-Mixer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k预训练后在ImageNet-1k微调。该模型拥有5990万参数,处理224x224图像输入,可用于图像分类和特征提取。项目提供了简洁的代码示例,展示了模型在图像分类和特征提取任务中的应用。这个模型为计算机视觉研究提供了有力工具。
gmixer_24_224.ra3_in1k - MLP-Mixer变体:采用SwiGLU的图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目机器学习模型模型神经网络
gmixer_24_224.ra3_in1k是一个基于MLP-Mixer架构的图像分类模型,在timm库中由Ross Wightman开发。该模型采用SwiGLU激活函数,在ImageNet-1k数据集上训练,拥有2470万参数,计算复杂度为5.3 GMACs。它支持224x224尺寸的图像输入,可用于图像分类和特征提取。模型提供简洁的API,便于进行图像分类和嵌入提取,适用于多种计算机视觉应用场景。
vgg19.tv_in1k - VGG19深度卷积网络在ImageNet数据集上的图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kVGG图像分类开源项目模型深度卷积网络特征提取
针对图像识别任务,VGG19模型在ImageNet-1k数据集上采用原始的torchvision权重训练,支持224x224像素的输入图像。其140M+参数配置使得模型能够处理复杂的图像特征,包括分类、特征提取和嵌入应用,只需适用模型提供的转换配置即可实现高效部署。
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

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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