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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。

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。

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。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型

FaceNet，一个基于TensorFlow的开源面部识别项目，采用最新的深度学习技术和数据集（如CASIA-WebFace和VGGFace2）开发。其准确率可达99.65%，并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测

EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉

EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。

pytorch-cifar100 - 使用PyTorch高效训练和测试CIFAR-100数据集

GithubPytorchcifar100卷积神经网络开源项目模型训练网络架构

pytorch-cifar100项目提供了一套完整的训练和测试框架，使得使用者能在CIFAR-100数据集上通过多种网络架构实施图像识别。支持的网络包括VGG, ResNet, DenseNet等多种深度学习模型，并详细记录每种模型的错误率。项目还包括自定义数据集模块的示例代码，供不熟悉数据处理的用户参考。项目提供了清晰的代码，便于使用者根据需求调整模型训练与测试。

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。

private-detector - 开源的不雅图像识别器

BumbleEfficientnet-v2GithubPrivate Detector开源模型开源项目识别淫秽图片

Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器，能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练，用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南，帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性，特别为保护女性免受不雅图像困扰。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

PyTorch-Encoding - 基于PyTorch的高效深度学习编码网络

GithubPyTorch-EncodingResNeSt图像分类开源项目深度学习语义分割

PyTorch-Encoding由Hang Zhang创建，提供了详细的安装和使用说明，包含图像分类和语义分割模型。项目集成了ResNeSt和Deep TEN等编码网络，在ADE20K和PASCAL Context等数据集上取得了出色表现。其高效的上下文编码方法为深度学习提供了新的解决方案，是计算机视觉领域的重要工具。

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