#EfficientNet-v2
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型：图像分类与多功能特征提取
Github开源项目模型图像分类Huggingface模型使用timmImageNet-1kEfficientNet-v2
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。
tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型
Github开源项目TensorFlow模型图像分类HuggingfaceImageNet-21ktimmEfficientNet-v2
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。
efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
Github开源项目模型图像分类Huggingface特征提取timmImageNet-1kEfficientNet-v2
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型，采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练，具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现，支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取
Github开源项目深度学习模型图像分类Huggingface图像嵌入特征提取EfficientNet-v2
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。