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cspdarknet53.ra_in1k

CSP-DarkNet架构的图像分类和特征提取模型

cspdarknet53.ra_in1k是基于CSP-DarkNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用RandAugment数据增强和RMSProp优化器,拥有27.6M参数。支持256x256输入图像,可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入。该模型在timm库中实现,为计算机视觉任务提供便捷解决方案。

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。
mobilenetv2_100.ra_in1k - 轻量级CNN模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV2timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNetV2是为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量级卷积神经网络。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment数据增强和EMA权重平均技术。MobileNetV2在低计算复杂度下实现了高效的图像分类和特征提取。通过timm库,开发者可以便捷地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
spnasnet_100.rmsp_in1k - 使用Single-Path NAS技术设计的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetSPNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
spnasnet_100.rmsp_in1k是基于Single-Path NAS技术的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型仅有440万参数和0.3 GMACs,适合资源受限场景。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用。通过timm库可轻松加载此预训练模型进行推理或微调。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,在保持高效性的同时确保了分类性能。
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k - VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效
GithubHuggingfaceImageNetVoVNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M,计算量为1.3 GMACs,适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能,它还可作为特征提取骨干网络,支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时,优化了能耗和GPU计算效率,是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。
mnasnet_100.rmsp_in1k - MNasNet轻量级移动端图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构
mnasnet_100.rmsp_in1k是基于MNasNet架构的轻量级图像分类模型,针对移动设备优化设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过timm库实现。它采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,参数量为4.4M,GMACs为0.3,适用于224x224像素图像。模型支持图像分类、特征提取和嵌入等功能,为移动端AI应用提供高效解决方案。
nfnet_l0.ra2_in1k - 轻量级NFNet模型:无需规范化层的高效图像识别
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
nfnet_l0.ra2_in1k是一种创新的轻量级NFNet图像分类模型,摒弃了传统的规范化层。它通过Scaled Weight Standardization和策略性放置的标量增益,实现了高效的大规模图像识别。基于ImageNet-1k数据集训练,该模型拥有3510万参数,适用于图像分类、特征提取和嵌入任务。这种无需常规规范化层的设计,为高性能图像处理提供了新的可能。
resnet50.ram_in1k - ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取
AugMixGithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm图像分类开源项目模型
ResNet50模型通过ReLU激活函数和7x7单层卷积实现图像分类,下采样优化采用1x1卷积。在训练过程中结合了AugMix、RandAugment与SGD优化策略,并通过余弦学习率和暖启动机制来提升在ImageNet-1k数据集上的表现。该模型由timm库实现,支持多种用途,如图像分类、特征提取和图像嵌入。
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。
efficientnet_b2.ra_in1k - EfficientNet B2模型的图像分类能力分析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRandAugmenttimm图像分类开源项目模型
EfficientNet B2模型在ImageNet-1k数据集上训练,结合RandAugment增强策略和RMSProp优化器,实现卓越的图像分类与特征提取性能。
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。
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