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deit_tiny_patch16_224.fb_in1k

高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型

DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练,通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs,适用于224x224像素图像,可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持,易于集成,是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。

xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k - 基于跨协方差转换器的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k采用跨协方差图像转换器(XCiT)架构,是一个参数量为3.0M的轻量级图像分类模型。模型在ImageNet-1k数据集上完成预训练,支持224x224尺寸的图像输入,可应用于图像分类和特征提取。模型通过跨协方差注意力机制降低计算复杂度,适合实际部署应用。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
vit_small_patch8_224.dino - 基于自监督DINO的图像特征提取Transformer
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取自监督学习
项目提供了一种自监督DINO方法的Vision Transformer模型,用于图像特征提取。具有21.7M参数和16.8 GMACs运算量,预训练数据为ImageNet-1k。适用于多种视觉任务,支持通过PyTorch和timm库实现,确保高效处理。这项技术在视觉Transformer领域表现出色。
vit_base_patch32_clip_448.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在LAION-2B数据集预训练后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含8830万参数,支持448x448输入图像,可用于图像分类和特征提取。该模型通过timm库实现,提供简单使用示例,采用Apache-2.0许可。
tf_efficientnetv2_b0.in1k - 轻量高效的图像分类解决方案
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNetV2-B0是EfficientNet-v2系列中的轻量级模型,由谷歌研究团队开发并在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数仅7.1M,GMACs为0.5,在保持较高准确率的同时大幅降低计算复杂度。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入。该模型适用于资源受限的环境,如移动设备和边缘计算场景,为开发者提供了高效的图像处理解决方案。
efficientnet_b1.ft_in1k - 基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kPyTorch图像分类开源项目模型特征图提取
EfficientNet图像分类模型已在ImageNet-1k上进行微调,适用于PyTorch。该模型参数为7.8M,支持特征图提取和图像嵌入,可用作高效的图像分类工具。
vit-base-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的视觉Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
这是一个基于Transformer架构的视觉模型,在包含1400万图像和21843个类别的ImageNet-21k数据集上预训练。模型将图像转换为16x16像素的固定大小patch序列,通过自注意力机制处理。它可用于图像分类等多种视觉任务,提供强大的特征提取能力。模型支持PyTorch和JAX/Flax框架,适用于需要高性能视觉理解的应用场景。
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型,在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数,可处理518x518大小的图像,适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。
tf_efficientnet_b0.in1k - 基于EfficientNet架构的tf_efficientnet_b0.in1k模型解析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnet_b0.in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用Tensorflow训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch。该模型具有5.3M参数和0.4 GMACs,支持细节丰富的224x224像素图像应用。其功能包括图像分类、特征映射提取和图像嵌入,非常适合在timm库中进行各种深度学习研究和应用,提供一种高效的图像处理方案。
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