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ffcv-imagenet

高效ImageNet训练框架提升模型性能

ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架,采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度,支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项,结合FFCV数据加载和优化训练流程,使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置,适用于不同的训练需求和硬件环境。

lcnn - 高效的端到端线框解析神经网络
GithubL-CNNwireframe解析图像处理开源项目神经网络计算机视觉
L-CNN是一种用于图像线框检测的高效神经网络。该项目在GitHub上开源了完整的PyTorch实现,包含数据处理、模型训练和评估等模块。L-CNN在多项定量指标上超越了现有方法,为线框解析领域提供了新的基准。项目还提供了预训练模型,方便研究者进行复现和进一步开发。
convnext_small.in12k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类与特征提取预训练模型介绍
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练
ConvNeXt图像分类模型,通过timm库在ImageNet-12k及ImageNet-1k上进行预训练与微调,提供图像特征提取与分类功能。支持TPU和8xGPU训练方式,适合大规模数据集处理。模型拥有50.2M参数和25.6 GMACs,支持384x384图像输入,并兼具特征图提取与图像嵌入功能,适用于高效图像处理需求。更多性能数据及结果可在timm库查阅。
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。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
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。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2:精准高效的图像分类模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器
ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力,通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练,并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量,支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。
resnet50d.ra2_in1k - 基于ResNet-D架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
ResNet-D是一款在ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,采用ReLU激活函数和三层卷积结构,包含2560万参数。模型支持224x224尺寸训练输入和288x288测试输入,集成RandAugment增强技术,可实现图像分类、特征提取等计算机视觉任务。
tf_efficientnetv2_s.in21k - EfficientNetV2图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnetv2_s.in21k是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上训练。该模型由TensorFlow原始训练,后移植至PyTorch,拥有4820万参数。模型支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能,适用于多种计算机视觉应用场景。通过timm库,开发者可以便捷地加载此预训练模型,实现图像分类、特征图提取或生成图像嵌入等任务。
regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型,优化大规模数据集的性能
GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练
RegNetY-12GF模型致力于图像分类,先在ImageNet-12k上预训练,再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能,如随机深度和梯度检查点,提高模型准确性和效率。基于timm库实现,广泛用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种图像处理场景。
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