inception_v4.tf_in1k

面向图像分类的Inception-v4预训练模型

Github Inception-v4 图像分类 Huggingface 深度学习 ImageNet-1k 开源项目神经网络模型

Inception-v4是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的深度学习模型，参数量为4270万，支持299x299图像输入。通过timm库可实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等核心功能。该模型从TensorFlow移植至PyTorch，适用于计算机视觉领域的各类图像处理任务。

resmlp_12_224.fb_in1k - ResMLP架构的数据高效图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetResMLP图像分类开源项目模型深度学习神经网络

resmlp_12_224.fb_in1k是Facebook Research团队基于ResMLP架构开发的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用前馈网络结构，拥有1540万参数，支持224x224像素图像处理。除图像分类外，还可作为特征提取骨干网络使用。通过timm库，研究者可方便地加载预训练模型进行图像分类或特征提取。该模型展现了数据高效训练在视觉任务中的潜力，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

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。

vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型视觉转换器迁移学习

这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术，适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数，处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库，用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练，该模型展现出卓越的图像理解能力。

tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络

基于EfficientNet架构开发的图像分类模型，采用Noisy Student半监督学习方法，结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入，包含4.8亿参数，可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署，适用于各类图像识别任务。

deit_base_patch16_224.fb_in1k - 基于Transformer架构的DeiT图像分类模型

DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络

deit_base_patch16_224.fb_in1k是一款基于Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有8660万参数，支持224x224像素图像处理，可用于图像分类和嵌入向量生成。通过数据高效训练方法和注意力蒸馏技术，该模型在减少大规模数据依赖的同时保持了高性能。研究人员和开发者可以利用timm库轻松应用此模型进行推理或特征提取。

tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库

GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重

tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。

facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术

Face RecognitionGithubInception Resnet V1MTCNNPytorchVGGFace2开源项目

facenet-pytorch是一个开源项目，利用Pytorch实现的Inception Resnet (V1)模型，已在VGGFace2和CASIA-Webface上预训练。项目还包括高效的MTCNN实现，用于人脸检测。其特点包括快速人脸检测、生成面部识别嵌入、视频流中的人脸跟踪以及从TensorFlow到Pytorch的参数转换。开发者可以通过简单的安装和使用指引快速集成和应用这些高精度、高性能的预训练模型和工具。

pytorch-image-models - 全面的PyTorch图像模型集合

GithubPyTorch图像模型开源项目深度学习神经网络计算机视觉

pytorch-image-models是一个综合性PyTorch图像模型库，提供最新计算机视觉模型、预训练权重和训练脚本。库中包含CNN和Transformer等多种架构，支持迁移学习和特征提取。项目不断更新，近期新增MobileNetV4模型并优化现有模型性能。该库为计算机视觉研究和开发提供了丰富的工具和资源。

DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子，通过优化空间聚合和内存访问

DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉

DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。

vision - TorchVision 计算机视觉库提供数据集模型和图像处理功能

GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉

TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。

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