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inception_next_tiny.sail_in1k

InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型

inception_next_tiny.sail_in1k是基于InceptionNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合Inception和ConvNeXt的特点,提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。模型参数为28.1M,GMACs为4.2,适用于224x224大小的图像输入。它通过timm库提供简洁的API,支持预训练权重,可轻松应用于多种计算机视觉任务。

convmixer_768_32.in1k - ConvMixer架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfacetimm卷积神经网络图像分类开源项目模型深度学习特征提取
convmixer_768_32.in1k是基于ConvMixer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练完成。该模型拥有2110万参数,支持224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可用于生成图像嵌入。通过timm库,开发者能方便地加载预训练模型进行推理。这一设计简洁高效,为计算机视觉应用提供了实用的解决方案。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
resnet50_gn.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型结合先进训练方法
GithubHuggingfaceImageNetResNettimm图像分类开源项目模型神经网络
resnet50_gn.a1h_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,集成了多项先进训练技术。模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积与池化、1x1卷积快捷连接下采样等结构。在ImageNet-1k数据集上训练时,应用了LAMB优化器、增强型dropout、随机深度和RandAugment等方法。模型参数量为25.6M,GMACs为4.1,训练输入尺寸为224x224,测试输入尺寸为288x288。该模型可应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种计算机视觉任务。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取
ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调,提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数,处理512x512图像,适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,确保高准确率和多样化应用,结合timm库简化操作,适用于研究和工业应用。
tf_efficientnet_b0.in1k - 基于EfficientNet架构的tf_efficientnet_b0.in1k模型解析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
tf_efficientnet_b0.in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上使用Tensorflow训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch。该模型具有5.3M参数和0.4 GMACs,支持细节丰富的224x224像素图像应用。其功能包括图像分类、特征映射提取和图像嵌入,非常适合在timm库中进行各种深度学习研究和应用,提供一种高效的图像处理方案。
res2net101_26w_4s.in1k - Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kRes2Nettimm图像分类开源项目模型特征提取
res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计,在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数,适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外,还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
convnextv2_nano.fcmae_ft_in1k - 基于FCMAE的ConvNeXt-V2高效图像分类与特征提取模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取
ConvNeXt-V2模型通过全卷积掩码自动编码器框架进行预训练,并在ImageNet-1k数据集上进行微调。该模型具备15.6百万参数,支持多种图像尺寸处理,训练尺寸为224x224,测试尺寸为288x288。借助timm库,它可执行图像分类、特征提取和图像嵌入,适用于多种应用场景。
resnet152.a1h_in1k - ResNet152图像分类模型 基于ResNet Strikes Back改进架构
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet152.a1h_in1k是基于ResNet Strikes Back改进的ResNet152模型。该模型采用ReLU激活函数、单层7x7卷积加池化、1x1卷积shortcut下采样等特性,在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数量60.2M,GMACs 11.6,激活大小22.6M。288x288图像输入下Top-1准确率83.46%,Top-5准确率96.54%。可用于图像分类和特征提取。
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类解决方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型对比特征提取
ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调,以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务,其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。
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