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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介绍相关项目

beauty-net - 简洁灵活的PyTorch深度学习模板

GithubPyTorch对象导向开源项目模板美观高质量代码

BeautyNet是一个为PyTorch设计的简洁、灵活且可扩展的模板。该项目采用面向对象编程，代码质量高，结构清晰。BeautyNet提供简单的安装和运行步骤，便于快速上手和模型训练。这个模板旨在简化深度学习项目的开发流程，为研究人员和开发者提供高效的工作框架。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

Awesome-Dataset-Distillation - 数据集蒸馏技术的全面综述与最新进展

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Awesome-Dataset-Distillation项目是数据集蒸馏领域的综合资源库。它收录了从早期工作到最新技术的各类方法,涵盖多个应用领域。项目由专家维护并定期更新,为研究人员提供最新进展和代码实现。

pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码

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突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。

RevCol - 多任务计算机视觉的新型架构

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RevCol是一种新型神经网络架构，采用多个子网络（列）通过多层可逆连接组成。作为基础模型骨干，RevCol适用于图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务。该架构在ImageNet等基准测试中表现优异，项目提供了训练和评估代码，以及多个数据集上的预训练模型权重，方便研究人员进行进一步探索。

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EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略，经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调，适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术，提供高效的图像分类解决方案。

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EfficientNetGithubHuggingfaceJFT-300mPyTorch半监督学习图像分类开源项目模型

本项目是一个EfficientNet图像分类模型，通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上使用Tensorflow训练，并移植到PyTorch中。它可以执行图像分类、特征提取和嵌入生成。拥有仅7.8M参数和高计算效率，适合研究深度学习模型的缩放和性能优化。

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这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程，涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例，展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现，并提供Colab notebooks方便实践。

convnextv2-base-22k-384 - 基于ImageNet-22K数据集的ConvNeXt V2全卷积模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自动编码器视觉

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resnet10t.c3_in1k - 使用ResNet-T技术的先进图像分类模型

GithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNetResNet-T图像分类开源项目提取特征图模型

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