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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。

inception_v3.tv_in1k - Inception-v3图像分类与特征提取深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_v3.tv_in1k是基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型可用于图像分类和特征提取,参数量为23.8M,GMACs为5.7,适用于299x299分辨率图像。通过timm库,研究者可便捷加载预训练模型,执行图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,为计算机视觉研究提供有力工具。
resnet50.a1_in1k - 基于ResNet-B架构的多功能图像分类模型
GithubHuggingfaceresnet50人工智能图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet50.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积shortcut,使用LAMB优化器和BCE损失函数。它拥有2560万参数,可用于图像分类、特征提取和图像嵌入等任务。模型支持灵活的输入尺寸,在ImageNet验证集上实现了82.03%的Top-1准确率。
inception_v3.gluon_in1k - Inception-v3架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该模型基于Inception-v3架构,在ImageNet-1k数据集上训练,拥有2380万参数,支持299x299图像输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库,研究者和开发者可轻松应用此预训练模型于各类计算机视觉任务。模型由MxNet GLUON团队开发,为图像处理领域提供了强大工具。
efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型,采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练,具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现,支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型视觉转换器迁移学习
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数,处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库,用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练,该模型展现出卓越的图像理解能力。
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。
Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络,包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等,兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程,适合科研和实际应用,提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重,帮助开发者高效部署与测试。
VNext - 高级视频实例分割框架,支持在线和离线模式
GithubIDOLInstMoveSeqFormerVNext开源项目视频实例分割
VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架,提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。
DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子,通过优化空间聚合和内存访问
DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉
DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接,提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高,支持CIFAR和ImageNet数据集,提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码,适合研究和应用。
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