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高级卷积网络用于图像分类与特征提取

ConvNeXt-V2是一种先进的卷积网络模型,专为图像分类与特征提取而设计。此模型通过全卷积掩码自编码器进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上进行微调。具备660.3M参数和338.0 GMACs的计算成本,专为384x384大小的图像设计,确保高效处理与高精度结果。其在主流图像分类任务中的表现卓越,达到88.668的Top-1准确率和98.738的Top-5准确率,其框架优化适配多种计算场景。

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。
maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k - MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练
GithubHuggingfaceImageNetMaxViT人工智能图像分类开源项目模型深度学习
MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型,通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制,总参数量119.9M,支持512x512分辨率输入。除图像分类外,还可输出多尺度特征图和嵌入向量,便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。
resnet152.a1h_in1k - ResNet152图像分类模型 基于ResNet Strikes Back改进架构
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet152.a1h_in1k是基于ResNet Strikes Back改进的ResNet152模型。该模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积加池化、1x1卷积shortcut下采样等特性,在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数量60.2M,GMACs 11.6,激活大小22.6M。288x288图像输入下Top-1准确率83.46%,Top-5准确率96.54%。可用于图像分类和特征提取。
vgg19.tv_in1k - VGG19深度卷积网络在ImageNet数据集上的图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kVGG图像分类开源项目模型深度卷积网络特征提取
针对图像识别任务,VGG19模型在ImageNet-1k数据集上采用原始的torchvision权重训练,支持224x224像素的输入图像。其140M+参数配置使得模型能够处理复杂的图像特征,包括分类、特征提取和嵌入应用,只需适用模型提供的转换配置即可实现高效部署。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K - ConvNeXt CLIP模型在ImageNet零样本分类中达到70.8%以上准确率
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5BOpenCLIP开源项目模型零样本图像分类
这是一系列基于LAION-5B数据集训练的CLIP ConvNeXt-Base模型。经过13B样本训练后,模型在ImageNet零样本分类中实现了70.8%以上的Top-1准确率,显示出比ViT-B/16更高的样本效率。模型使用timm的ConvNeXt-Base作为图像塔,并探索了增强图像增强和正则化的效果。作为首个在CLIP ViT-B/16和RN50x4规模下训练的ConvNeXt CLIP模型,它为零样本图像分类研究提供了新的选择。
resnet101.tv_in1k - 采用ResNet101架构的高效图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetresnet101.tv_in1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet101.tv_in1k是一个基于ResNet101架构的图像分类模型,搭载ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样等特性,经过ImageNet-1k数据集训练,可用于图像特征提取和分类。在深度残差学习的加持下,该模型在特征提取和分类任务中表现突出,适合用于学术研究和商用产品开发。
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。
xcit_small_12_p16_224.fb_in1k - 跨协方差图像Transformer的高效视觉分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
XCiT (Cross-Covariance Image Transformer)是Facebook Research开发的视觉分类模型,采用创新的跨协方差注意力机制。模型在ImageNet-1k数据集预训练,包含2630万参数,处理224x224图像输入。通过优化计算效率,该模型在图像分类和特征提取任务中展现出稳定性能。
inception_next_tiny.sail_in1k - InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInceptionNeXttimm图像分类开源项目模型特征提取
inception_next_tiny.sail_in1k是基于InceptionNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合Inception和ConvNeXt的特点,提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。模型参数为28.1M,GMACs为4.2,适用于224x224大小的图像输入。它通过timm库提供简洁的API,支持预训练权重,可轻松应用于多种计算机视觉任务。
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。
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