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Awesome-Backbones

图像分类的主干网络库及其使用教程

Awesome-Backbones图像分类PyTorch模型训练预训练权重Github开源项目

提供丰富的图像分类主干网络，包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等，兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程，适合科研和实际应用，提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重，帮助开发者高效部署与测试。

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ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
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awesome-tiny-object-detection - 微小目标检测研究前沿技术与资源汇总
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该项目汇集微小目标检测领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖普通微小目标、微小人脸和微小行人检测等多个子领域,同时提供相关数据集、综述文章和挑战赛信息。项目为研究人员和从业者提供了解该领域最新进展的重要参考。
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详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。
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vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
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DeiT-tiny-patch16-224是一个在ImageNet-1k数据集上训练的高效视觉Transformer模型。该模型仅有5M参数，却在ImageNet top-1分类准确率上达到72.2%。它可处理224x224分辨率的图像输入，输出1000个ImageNet类别的预测结果，适用于各种图像分类任务。
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