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eca_halonext26ts.c1_in1k

基于ResNeXt架构的HaloNet图像分类模型

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。

twins_pcpvt_base.in1k - Twins-PCPVT基础模型在ImageNet-1k上的图像分类应用
GithubHuggingfaceImageNetTwins-PCPVTtimm图像分类开源项目模型深度学习模型
twins_pcpvt_base.in1k是基于Twins-PCPVT架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有4380万参数,采用创新的空间注意力机制,适用于图像分类和特征提取任务。模型可通过timm库加载,支持直接推理或进一步微调。其在224x224图像输入下的计算量为6.7 GMACs,激活量为2520万。
efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k - EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型
EfficientNetV2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型模型深度学习
基于EfficientNetV2架构的图像分类模型,通过timm框架实现,使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M,计算量4.9 GMACs,训练分辨率288x288,测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
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。
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。
caformer_b36.sail_in22k_ft_in1k - CAFormer图像分类模型基于MetaFormer设计
CAFormerGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
CAFormer基于MetaFormer架构,支持由ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调,旨在增强图像识别能力。拥有98.8M参数与23.2 GMACs,擅长处理224x224像素图像。通过TIMM库访问,这款图像分类/特征骨干模型能够提升图像理解及特征提取,适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种视觉任务。
cait_m36_384.fb_dist_in1k - CaiT图像分类模型:ImageNet-1k预训练的类注意力转换器
CaiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类图像转换器开源项目模型模型预训练
cait_m36_384.fb_dist_in1k是一个基于类注意力图像转换器(CaiT)的图像分类模型,由Facebook研究团队开发。该模型在ImageNet-1k数据集上进行预训练和蒸馏,包含2.712亿个参数,支持384x384像素的输入图像。通过timm库,它可以轻松应用于图像分类和特征提取等计算机视觉任务。
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。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高级卷积网络用于图像分类与特征提取
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征骨干预训练模型
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。
resnest101e.in1k - ResNeSt101e 基于ResNet架构的高性能分离注意力图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetResNeSt图像分类开源项目模型深度学习神经网络
ResNeSt101e.in1k是一个基于ResNet架构的分离注意力网络图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有4830万参数,13.4 GMACs计算复杂度,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。ResNeSt101e在保持较低计算复杂度的同时提供优秀性能,适用于多种计算机视觉应用场景。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型,经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch,并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下,实现了高效性能与计算资源节约,适合作为多种视觉任务的解决方案。
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