#MaxViT
maxvit_nano_rw_256.sw_in1k - 轻量级MaxViT图像分类模型 适合边缘计算
Github开源项目预训练模型模型图像分类ImageNetHuggingface模型比较MaxViT
maxvit_nano_rw_256.sw_in1k是一款轻量级图像分类模型，由Ross Wightman基于MaxViT架构设计并在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合MBConv卷积和自注意力机制，参数量15.45M，GMAC 4.46，在256x256输入下Top-1准确率达82.93%。其高效设计适合在边缘设备上进行快速准确的图像分类。
maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k - MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练
人工智能Github开源项目深度学习模型图像分类ImageNetHuggingfaceMaxViT
MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型，通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制，总参数量119.9M，支持512x512分辨率输入。除图像分类外，还可输出多尺度特征图和嵌入向量，便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。