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eca_halonext26ts.c1_in1k

基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型

模型图像分类GithubtimmImageNet-1kHaloNet特征提取开源项目Huggingface

eca_halonext26ts.c1_in1k是一种基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型，采用高效通道注意力机制。该模型在timm库中使用ImageNet-1k数据集训练，参数量为10.8M，GMACs为2.4，适用于256x256图像。它结合了ResNet Strikes Back的训练方法和局部自注意力机制，可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。通过灵活的BYOB架构，该模型在保持计算效率的同时提供了良好的性能和可定制性。

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介绍相关项目
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。
metaformer - 一系列视觉基线模型
CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目
MetaFormer项目推出多款视觉基线模型，包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色，根据不同的token mixer架构，如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制，在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer，在无外部数据或蒸馏的条件下，达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中，方便应用和扩展。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络，适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构，结合自注意力和混合块，实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力，并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理，适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包，详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
hlb-CIFAR10 - 单GPU上CIFAR-10数据集训练的世界纪录级深度学习模型
CIFAR10GPU训练Github开源项目深度学习神经网络超快速训练
hlb-CIFAR10是一个专注于快速训练CIFAR-10数据集的开源项目。该项目在单GPU上实现了世界纪录级的训练速度，目前可在A100 GPU上在约6.3秒内完成训练。项目基于David Page的实现进行了优化，包括自定义架构、超参数调优和内存格式改进。代码设计简洁，易于理解和修改，适合研究人员进行快速实验和创新。项目目标是在未来1-2年内将训练时间进一步缩短到2秒以内。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
hallo - 分层音频驱动人像动画合成框架
AI动画GithubHallo人像动画开源项目视频合成语音驱动
Hallo是一个分层音频驱动的视觉合成框架，用于生成人像图像动画。该框架可根据输入音频创建高质量的说话头像视频，支持重现多种经典电影场景。Hallo采用分层设计，整合多个先进模型，实现精细的面部表情和唇形同步。项目提供完整的训练和推理代码，适用于多种应用场景。
AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现
GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习
AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目，基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层，适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境，包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本，支持CPU和GPU运行。此外，AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力，包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。
MambaOut - 高效视觉模型展示简洁架构卓越性能
GithubMambaOut图像分类开源项目深度学习神经网络计算机视觉
MambaOut是一种新型视觉模型架构,通过堆叠门控CNN块构建,无需使用复杂的状态空间模型。在ImageNet图像分类任务中,它的性能超越了现有的视觉Mamba模型,同时具有较低的参数量和计算复杂度。该项目提供了从轻量级MambaOut-Femto到大型MambaOut-Base的多个预训练模型,在准确率和效率间实现平衡。研究人员可利用提供的代码和教程复现结果或应用于自身任务。
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