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VoVNet-v2轻量级图像分类模型 兼顾性能与能效

模型VoVNet开源项目Huggingface图像分类特征提取ImageNetGithubtimm

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M，计算量为1.3 GMACs，适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能，它还可作为特征提取骨干网络，支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时，优化了能耗和GPU计算效率，是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。

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HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族，专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型，如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B，广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异，是计算机视觉研究中的重要工具。
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ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
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