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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_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。
convmixer_768_32.in1k - ConvMixer架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfacetimm卷积神经网络图像分类开源项目模型深度学习特征提取
convmixer_768_32.in1k是基于ConvMixer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练完成。该模型拥有2110万参数,支持224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可用于生成图像嵌入。通过timm库,开发者能方便地加载预训练模型进行推理。这一设计简洁高效,为计算机视觉应用提供了实用的解决方案。
regnetz_c16.ra3_in1k - 采用灵活配置的RegNetZ模型实现高效图像分类
BYOBNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetZtimm图像分类开源项目模型
RegNetZ模型在ImageNet-1k上训练后,展现出色的图像分类性能。该模型基于timm库实现,通过BYOBNet灵活配置支持,包括block/stage布局、激活层、归一化层及自注意层等自定义选项。提供多种应用,如图像分类、特征提取及嵌入生成,设计适合处理不同组宽及层配置需求,尤其适用于高精度及灵活性任务。
tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型,通过调整分辨率、深度和宽度,在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M,并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可用于多种图像处理场景。同时,通过timm库探索其指标表现,更深入了解其在神经信息处理中的应用。
sebotnet33ts_256.a1h_in1k - 结合ResNet与自注意力的高性能图像分类模型
BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习
sebotnet33ts_256.a1h_in1k是一个融合ResNet架构和BotNet设计的图像分类模型,整合了Squeeze-and-Excitation通道注意力机制。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过timm库实现。它采用LAMB优化器、强化的dropout和随机深度技术,以及余弦学习率调度。模型提供灵活的配置选项,包括块/阶段布局和注意力层等,适用于图像分类和特征提取任务。其平衡了性能和训练效率,为计算机视觉领域提供了实用的解决方案。
rexnet_150.nav_in1k - 高效的图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ReXNet是一款在ImageNet-1k数据集上预训练的图像分类模型,具有9.7M参数和0.9 GMACs,专为224x224尺寸图像设计。在timm库中实现模型调用,支持图像分类、特征地图提取及嵌入计算,堪称参数量与准确率之间的理想平衡,适用于深度学习研究和开发。
xception41.tf_in1k - Xception架构的高效图像分类神经网络
GithubHuggingfaceImageNet-1kXceptiontimm图像分类开源项目模型深度学习
xception41.tf_in1k是一款基于Xception架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练而成。该模型采用深度可分离卷积技术,拥有2700万参数和9.3 GMACs的计算量,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。通过timm库,研究者可以方便地加载预训练模型进行推理或微调。xception41.tf_in1k在维持高精度的同时优化了计算效率,适用于多种计算机视觉任务。
gernet_l.idstcv_in1k - GENet架构的GPU高效图像分类模型
GENetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习模型
gernet_l.idstcv_in1k是基于GENet架构的图像分类模型,通过timm库实现并在ImageNet-1k数据集上训练。该模型利用BYOBNet实现灵活配置,支持随机深度和梯度检查点等特性。拥有3110万参数的gernet_l.idstcv_in1k可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。模型提供多种使用示例,适用于图像分类、特征图提取等多种计算机视觉任务。
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。
wide_resnet101_2.tv_in1k - 宽残差网络101_2图像分类与特征提取功能
GithubHuggingfaceImageNet-1kReLU激活wide_resnet101_2.tv_in1k图像分类开源项目模型特征提取
Wide-ResNet101_2.tv_in1k是一种经ImageNet-1k数据训练的图像分类模型,采用ReLU激活、7x7卷积以及1x1卷积捷径降采样。该模型在图像分类和特征图提取方面表现优秀,可通过timm库轻松集成,是图像处理和计算机视觉领域的实用工具。
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