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inception_v3.gluon_in1k

Inception-v3架构的图像分类与特征提取模型

该模型基于Inception-v3架构,在ImageNet-1k数据集上训练,拥有2380万参数,支持299x299图像输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库,研究者和开发者可轻松应用此预训练模型于各类计算机视觉任务。模型由MxNet GLUON团队开发,为图像处理领域提供了强大工具。

mobilenetv3_small_075.lamb_in1k - 移动网络V3小型模型的图像分类与优化方法
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该项目采用MobileNet-v3模型进行图像分类,在ImageNet-1k数据集上通过LAMB优化器和RMSProp优化器进行微调。利用指数衰减学习率调度和EMA权重平均,提高性能表现。模型在特征提取和图像嵌入方面表现出色,适合开发轻量级视觉识别应用。
tf_efficientnetv2_s.in21k - EfficientNetV2图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21ktimm图像分类开源项目模型特征提取
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。
resnet10t.c3_in1k - 使用ResNet-T技术的先进图像分类模型
GithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNetResNet-T图像分类开源项目提取特征图模型
ResNet-T模型结合ReLU激活和分层结构的3x3卷积和池化,实现高效的图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过SGD优化和Cosine学习率调度,具备出色的分类和特征提取能力,适用于多种应用场景。
rexnet_150.nav_in1k - 高效的图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ReXNet是一款在ImageNet-1k数据集上预训练的图像分类模型,具有9.7M参数和0.9 GMACs,专为224x224尺寸图像设计。在timm库中实现模型调用,支持图像分类、特征地图提取及嵌入计算,堪称参数量与准确率之间的理想平衡,适用于深度学习研究和开发。
resnet101.a1h_in1k - ResNet-B架构图像分类模型 支持多样化特征提取
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
resnet101.a1h_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卷积和池化层、1x1卷积短路下采样等结构。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入功能,参数量44.5M,224x224输入下GMAC为7.8。在ImageNet验证集上Top-1准确率82.8%,Top-5准确率96.32%。
efficientnet_lite0.ra_in1k - 轻量级EfficientNet模型用于图像分类和特征提取
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
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。
convnext_atto_ols.a2_in1k - 高效的ConvNeXt模型实现图像分类与特征提取
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类图像嵌入开源项目模型特征提取
本项目提供一个基于ImageNet-1k数据集优化的ConvNeXt图像分类模型,其低参数量和高效计算性能使其成为图像处理任务(如特征图提取和图像嵌入生成)的理想选择。该模型在timm库中训练,支持快速且准确的分类任务,并适用于多种计算需求。
ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取
VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型,含高效计算和低能耗优点,并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络,支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库,用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案,提高了准确度和应用多样性。
tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取
EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取
EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型,经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch,并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下,实现了高效性能与计算资源节约,适合作为多种视觉任务的解决方案。
convnext_small.fb_in22k - 支持多任务图像处理的预训练模型
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt是一个经过ImageNet-22k预训练的图像分类模型,具备66.3M参数和8.7 GMACs。本文介绍其关键特性及在图像特征提取中的应用,旨在帮助专业用户理解和有效利用该模型进行视觉任务。
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