Logo
Project Icon

edgenext_small.usi_in1k

轻量级CNN-Transformer混合模型EdgeNeXt用于移动视觉应用

ImageNet模型EdgeNeXt图像分类Github神经网络特征提取开源项目Huggingface

edgenext_small.usi_in1k是一款轻量级CNN-Transformer混合模型，针对移动视觉应用优化。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，参数量为5.6M，GMACs为1.3。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能，结合CNN和Transformer优势，在保持性能的同时减少计算资源需求，适合在资源受限的移动设备上运行。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer
DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术，拥有2210万参数，适用于224x224像素图像输入。除图像分类外，它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重，便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。
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。
tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
基于EfficientNet架构开发的图像分类模型，采用Noisy Student半监督学习方法，结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入，包含4.8亿参数，可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署，适用于各类图像识别任务。
vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。
resnet34.a1_in1k - ResNet34 A1变体：轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型模型训练深度学习
resnet34.a1_in1k是一种轻量级ResNet变体，在ImageNet-1k上训练。该模型采用ResNet-B架构，结合ReLU激活、7x7卷积和1x1短路下采样。训练过程使用LAMB优化器、BCE损失和余弦学习率。作为通用骨干网络，它适用于图像分类、特征提取和嵌入生成，在维持性能的同时显著降低了计算复杂度。
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。
x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络，包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等，兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程，适合科研和实际应用，提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重，帮助开发者高效部署与测试。
intel-extension-for-transformers - 提升GenAI与LLM模型性能的先进工具包
GenAIGithubIntel Extension for TransformersLLMTransformer模型开源项目量化推理
Intel® Extension for Transformers是专为提升基于Transformer架构的GenAI/LLM模型而设计的先进工具包。本工具包支持多种平台，如Intel Gaudi2、CPU和GPU，并整合了Hugging Face transformers APIs与Intel® Neural Compressor，提供顺畅的模型压缩过程和多样化的优化选择。此外，工具包含可定制的NeuralChat聊天机器人框架，为用户带来高效的AI交互体验。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号