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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。

nest_base_jx.goog_in1k - NesT模型:高精度图像分类的嵌套层次Transformer架构
GithubHuggingfaceImageNetNesT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
NesT (Nested Hierarchical Transformer) 是一种创新的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有6770万参数,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。NesT模型在JAX中原始训练,后被移植到PyTorch,展现出优秀的准确性、数据效率和可解释性,为计算机视觉领域提供了新的研究方向。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型,兼容PyTorch
GithubHuggingfaceImageNetViTVision Transformerstimm图像分类开源项目模型
ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调,采用数据增强和正则化,适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数,通过PyTorch实现,支持多种应用场景。
res2net101_26w_4s.in1k - Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kRes2Nettimm图像分类开源项目模型特征提取
res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计,在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数,适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外,还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。
beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k - BEiT模型:基于ImageNet数据集的高效图像分类与特征提取
BEiTGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k是一个强大的图像分类模型,基于BEiT架构设计。该模型在ImageNet-22k数据集上进行自监督掩码图像建模预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上微调,具有8650万个参数。它支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取,为计算机视觉任务提供高效解决方案。
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型神经网络
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。模型包含8665万个参数,支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。
vit_base_patch16_clip_384.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的Vision Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetLAION-2BVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习
该模型基于Vision Transformer架构,在LAION-2B数据集上预训练,随后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型接受384x384像素的输入图像,包含8690万个参数。除图像分类外,还可用于生成图像特征嵌入。通过timm框架实现,提供灵活配置和简便使用,适用于多种计算机视觉任务。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
vit_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 使用ImageNet数据集进行图像分类的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取预训练模型
该Vision Transformer模型专用于图像分类,最初在ImageNet-21k上进行扩展和正则化训练,并在ImageNet-1k上进行微调。由原作者使用JAX开发,后移植至PyTorch框架。模型的显著特点包括支持384x384图像尺寸,参数量达到304.7M,提升图像识别的准确性。该模型简化了图像分类和图像嵌入生成的过程。高效的数据增强和正则化策略进一步提升了模型性能,是计算机视觉研究与应用的有效工具。
beit_base_patch16_384.in22k_ft_in22k_in1k - 高效的BEiT自监督图像分类与嵌入模型
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自监督学习视觉Transformer
BEiT图像分类模型在ImageNet-22k上通过DALL-E dVAE自监督掩码图像建模进行训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上进行微调。特点包括易于实现图像分类和生成图像嵌入,具有86.7百万参数,支持384x384图像。模型适合通过timm库高效调用,适用于多种计算机视觉应用。
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