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mobilevit-xx-small

轻量级移动端视觉转换模型,适用于通用图像分类

MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能,通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块,适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入,已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法,可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。

convnext-tiny-224 - 高效图像分类 ConvNeXT卷积神经网络的新突破
ConvNeXTGithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformers图像分类开源项目模型
ConvNeXT是一款卷积模型,具有优于Vision Transformers的表现。设计灵感源于Swin Transformer,并对ResNet进行了现代化调整,专注于图像分类。ConvNeXT-tiny-224在ImageNet-1k数据集训练后,提供高效的分类能力。模型集线器提供适用不同任务的微调版本。
ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取
VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型,含高效计算和低能耗优点,并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络,支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库,用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案,提高了准确度和应用多样性。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
edgenext_small.usi_in1k - 轻量级CNN-Transformer混合模型EdgeNeXt用于移动视觉应用
EdgeNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
edgenext_small.usi_in1k是一款轻量级CNN-Transformer混合模型,针对移动视觉应用优化。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为5.6M,GMACs为1.3。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,结合CNN和Transformer优势,在保持性能的同时减少计算资源需求,适合在资源受限的移动设备上运行。
vit-base-cats-vs-dogs - 基于Vision Transformer的猫狗图像分类模型
GithubHugging FaceHuggingfaceViT模型图像分类开源项目模型猫狗数据集迁移学习
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在cats_vs_dogs数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,在评估集上实现98.83%的准确率。模型可用于宠物识别、动物摄影分类等猫狗图像分类任务。开发者可以方便地将其集成到各种应用中,实现高效的猫狗识别功能。
levit_128.fb_dist_in1k - LeViT-128 轻量级卷积视觉Transformer实现快速图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kLeViT图像分类开源项目模型模型比较预训练模型
levit_128.fb_dist_in1k是基于LeViT架构的轻量级图像分类模型,采用卷积模式实现。该模型在ImageNet-1k数据集上经过预训练和蒸馏,拥有920万参数,处理224x224尺寸图像。在0.4 GMACs计算量下实现78.474%的Top-1准确率,体现了高效能与低复杂度的平衡。模型可用于图像分类和特征提取,适合需要快速推理的视觉任务。
vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调,采用86.6M参数,适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch环境,可应用于图像分类和嵌入场景。
vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用
CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较
OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。
tf_mobilenetv3_large_075.in1k - MobileNet-v3大规模图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV3图像分类开源项目模型深度学习特征图提取
该模型为MobileNet-v3图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集在Tensorflow上训练,并由Ross Wightman移植至PyTorch实现。使用224x224图像,拥有4.0百万参数和0.2 GMACs的效率。提供代码示例,帮助实现图像分类、特征提取和图像嵌入。更详细的比较信息可于timm项目页面查阅。
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