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convnextv2-base-22k-384

基于ImageNet-22K数据集的ConvNeXt V2全卷积模型

ConvNeXt V2模型通过FCMAE框架和新引入的GRN层提高卷积网络在图像分类中的效果,基于ImageNet-22K数据集训练,支持高分辨率和出色性能表现,适用于多种识别任务,可用于直接应用或微调以满足特定需求。

beitv2_base_patch16_224.in1k_ft_in22k - BEiT-v2架构的ImageNet-22k微调图像分类与特征提取模型
BEiT-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目机器学习模型模型
beitv2_base_patch16_224.in1k_ft_in22k是基于BEiT-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k上进行自监督预训练,并在ImageNet-22k上微调。该模型拥有1.026亿参数,支持224x224像素输入,适用于图像分类和特征提取。通过timm库可轻松加载,为计算机视觉研究和应用提供强大工具。
efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k - EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型
EfficientNetV2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型模型深度学习
基于EfficientNetV2架构的图像分类模型,通过timm框架实现,使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M,计算量4.9 GMACs,训练分辨率288x288,测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k - Instagram预训练的ResNeXt模型用于图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceResNeXttimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
该模型基于ResNeXt-B架构,在Instagram-1B数据集上进行半监督预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型拥有1.94亿参数,接受224x224像素输入图像,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入任务。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积和池化,以及1x1卷积的shortcut连接。在ImageNet验证集上,模型达到83.35%的Top-1准确率,展现出优秀的性能。
vit_base_patch16_224.augreg_in21k - 基于ImageNet-21k训练的Vision Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformertimm图像分类开源项目模型模型嵌入
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上训练。模型采用额外的数据增强和正则化技术,参数量1.026亿,处理224x224像素图像。除图像分类外,还可用作特征提取器生成图像嵌入。基于PyTorch实现,提供简洁API,适用于多种计算机视觉任务。模型由Google Research开发,Ross Wightman将其移植到PyTorch。
inception_resnet_v2.tf_in1k - Inception-ResNet-v2架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kinception_resnet_v2timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_resnet_v2.tf_in1k是基于Inception-ResNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有5580万参数,13.2 GMACs计算量,适用于299x299像素的输入图像。除图像分类外,该模型还支持特征图提取和图像嵌入功能。它在保持较低计算复杂度的同时提供高精度图像识别能力,适用于多种计算机视觉任务。
res2net50_14w_8s.in1k - Res2Net架构的多尺度骨干网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetRes2Nettimm图像分类开源项目模型深度学习模型
res2net50_14w_8s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构,具有2510万参数,计算复杂度为4.2 GMACs。除图像分类外,还可作为特征提取器应用于其他计算机视觉任务。模型接受224x224像素的输入图像,并提供API支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。其高效的多尺度结构使其在保持准确性的同时降低了计算成本。
convit_base.fb_in1k - ConViT架构图像分类模型在ImageNet-1k上的应用
ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习
convit_base.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的ConViT架构图像分类模型。该模型融合卷积神经网络和视觉Transformer技术,拥有8650万参数,计算量为17.5 GMACs。它支持224x224尺寸的输入图像,可用于图像分类和特征提取。研究者可通过timm库加载此预训练模型,进行图像分类或提取图像嵌入向量等任务。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络
vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法,可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中,vit-base-patch16-224展现出较好的性能,为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。
eca_botnext26ts_256.c1_in1k - 基于ResNeXt架构的BotNet高效图像分类模型
BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于ResNeXt架构的BotNet图像分类模型,采用高效通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,使用SGD优化器和自适应梯度裁剪技术。模型包含1060万参数,支持256x256像素图像处理。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种计算机视觉任务。
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