efficientnet_b1.ft_in1k

基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型

Github 开源项目图像分类 PyTorch EfficientNet Huggingface 特征图提取 ImageNet-1k 模型

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。

efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取

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efficientnet_lite0.ra_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的轻量级图像分类模型。它使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器，仅有4.7M参数和0.4 GMACs，适合资源受限环境。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，通过timm库实现，提供简洁API接口，便于快速部署。

efficientnet_b2.ra_in1k - EfficientNet B2模型的图像分类能力分析

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EfficientNet B2模型在ImageNet-1k数据集上训练，结合RandAugment增强策略和RMSProp优化器，实现卓越的图像分类与特征提取性能。

efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析

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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。

tf_efficientnetv2_s.in21k - EfficientNetV2图像分类模型支持多种计算机视觉应用

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tf_efficientnetv2_s.in21k是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上训练。该模型由TensorFlow原始训练，后移植至PyTorch，拥有4820万参数。模型支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能，适用于多种计算机视觉应用场景。通过timm库，开发者可以便捷地加载此预训练模型，实现图像分类、特征图提取或生成图像嵌入等任务。

mixnet_l.ft_in1k - MixNet-L：轻量级混合深度卷积网络实现高效图像分类

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mixnet_l.ft_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上微调的MixNet架构图像分类模型。该模型采用混合深度卷积核，参数量仅为7.3M，计算量为0.6 GMACs，实现了高效的分类性能。支持224x224像素输入，可用于图像分类、特征提取和生成图像嵌入。作为一个轻量级yet性能出色的视觉特征提取器，适用于多种计算机视觉应用场景。

resnet50.a1_in1k - 基于ResNet-B架构的多功能图像分类模型

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resnet50.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积shortcut，使用LAMB优化器和BCE损失函数。它拥有2560万参数，可用于图像分类、特征提取和图像嵌入等任务。模型支持灵活的输入尺寸，在ImageNet验证集上实现了82.03%的Top-1准确率。

tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取

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tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs，适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入，在资源受限环境中表现出色。通过timm库，开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时，为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。

resnet18.tv_in1k - 精简高效的ResNet18图像分类模型

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resnet18.tv_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型，采用ReLU激活函数和7x7卷积池化层。模型参数量为11.7M，运算量为1.8 GMACs，兼具轻量和高效。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，可处理224x224尺寸图像。该模型使用ImageNet-1k数据集训练，是torchvision的原始权重模型，适用于需要平衡性能和资源的应用场景。

tf_mobilenetv3_large_075.in1k - MobileNet-v3大规模图像分类与特征提取模型

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNetV3图像分类开源项目模型深度学习特征图提取

该模型为MobileNet-v3图像分类模型，基于ImageNet-1k数据集在Tensorflow上训练，并由Ross Wightman移植至PyTorch实现。使用224x224图像，拥有4.0百万参数和0.2 GMACs的效率。提供代码示例，帮助实现图像分类、特征提取和图像嵌入。更详细的比较信息可于timm项目页面查阅。

inception_resnet_v2.tf_in1k - Inception-ResNet-v2架构的图像分类与特征提取模型

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inception_resnet_v2.tf_in1k是基于Inception-ResNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有5580万参数，13.2 GMACs计算量，适用于299x299像素的输入图像。除图像分类外，该模型还支持特征图提取和图像嵌入功能。它在保持较低计算复杂度的同时提供高精度图像识别能力，适用于多种计算机视觉任务。

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