#模型对比
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类解决方案
Github开源项目模型图像分类ImageNetHuggingface特征提取ConvNeXt模型对比
ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调，以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务，其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
Github开源项目模型图像分类Huggingface特征提取ImageNet-1k模型对比EfficientNet-Lite
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型，经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch，并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下，实现了高效性能与计算资源节约，适合作为多种视觉任务的解决方案。