convnext_nano.in12k_ft_in1k

基于ConvNeXt架构的轻量级图像分类模型

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convnext_nano.in12k_ft_in1k是基于ConvNeXt架构开发的轻量级图像分类模型，模型参数量1560万，在ImageNet-12k数据集预训练后在ImageNet-1k微调。支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成等功能，适用于计算资源受限环境下的视觉任务。

文档

xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力

GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络

xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型，专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，拥有1.889亿参数，处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色，适用于多种计算机视觉应用。借助timm库，研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。

coat_lite_mini.in1k - CoaT图像分类模型：轻量级卷积注意力变换器

CoaTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络模型

coat_lite_mini.in1k是一种轻量级CoaT（Co-Scale Conv-Attentional Transformer）图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有1100万参数，适用于224x224像素的图像处理。它可通过timm库轻松加载，用于图像分类和特征提取。创新的卷积注意力机制使其在保持低计算复杂度的同时，实现高效的图像特征提取。这个模型展示了如何在轻量级设计中融合卷积和注意力机制的优势。

dla102.in1k - 深层聚合架构的图像分类模型支持多种计算机视觉应用

GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度层聚合特征提取

dla102.in1k是基于深层聚合架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有3330万参数，支持224x224像素输入。除图像分类外，还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库可方便地调用此预训练模型，为计算机视觉应用提供灵活基础。模型在图像分类、特征提取等任务中表现出色，适用于多种视觉分析场景。

vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习

ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。

efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版：适用于图像分类与特征提取的高效模型

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取

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。

nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型

GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率

NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型，专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB（INT8）或1.8MB（FP16），在ARM CPU上实现97fps检测速度，精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好，GPU内存占用低，支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端，提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP，支持多种分辨率和配置，满足不同场景需求。

nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架

GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练

nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术

GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型

NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

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