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mobilenetv3_small_050.lamb_in1k

探索资源有效利用的MobileNet-v3图像分类模型

该项目展示了在ImageNet-1k上训练的MobileNet-v3图像分类模型,强调其在资源受限环境中的适用性。使用LAMB优化器和EMA权重平均化,该模型参照ResNet Strikes Back设计,通过简化预处理流程,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种深度学习任务,增强模型性能。

mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r448_in12k_ft_in1k - 高效图像分类与特征提取模型 支持移动设备应用
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4timm图像分类开源项目模型预训练模型
MobileNet-V4图像分类模型经过ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k精细调整,优化了参数和图像处理能力。该模型适用于移动设备,并支持特征提取和图像嵌入。凭借出色的Top-1准确率和参数效率,它在同类模型中表现突出,提供快速准确的图像识别能力。
mobilenet_v2_1.0_224 - 轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet V2图像分类开源项目模型神经网络计算机视觉
MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型,在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称,适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置,在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外,它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务,为移动端应用提供了versatile的解决方案。
mobilenet_v1_0.75_192 - 移动设备优化的轻量级卷积神经网络
GithubHuggingfaceMobileNet V1图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
MobileNet V1是一款为移动设备优化的轻量级卷积神经网络,在ImageNet-1k数据集上以192x192分辨率预训练。该模型在延迟、大小和准确性间实现平衡,适用于图像分类、物体检测等多种视觉任务。通过Hugging Face框架,用户可轻松使用此支持PyTorch的模型进行1000类ImageNet图像分类。MobileNet V1以其高效性能,为移动设备上的计算机视觉应用提供了实用解决方案。
mobilevit_s.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
mobilevit_s.cvnets_in1k是一款基于MobileViT架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了训练。该模型仅有5.6M参数和2.0 GMACs计算量,体现了其轻量级特性。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等功能。通过融合MobileNet的效率和Vision Transformer的性能,这个模型特别适合在计算资源有限的移动设备上应用。
fbnetv3_b.ra2_in1k - FBNet-v3轻量级图像分类模型支持多种应用场景
FBNet-v3GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
fbnetv3_b.ra2_in1k是基于FBNet-v3架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,使用RandAugment数据增强和EMA权重平均等技术。模型参数仅8.6M,GMAC为0.4,适合移动设备部署。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,可用于多种计算机视觉任务。
mnasnet_100.rmsp_in1k - MNasNet轻量级移动端图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构
mnasnet_100.rmsp_in1k是基于MNasNet架构的轻量级图像分类模型,针对移动设备优化设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,通过timm库实现。它采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,参数量为4.4M,GMACs为0.3,适用于224x224像素图像。模型支持图像分类、特征提取和嵌入等功能,为移动端AI应用提供高效解决方案。
fbnetc_100.rmsp_in1k - FBNetC-100:轻量级移动设备图像分类模型
FBNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
fbnetc_100.rmsp_in1k是基于FBNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有5.6M参数和0.4 GMACs,适用于224x224图像输入,专为移动设备优化。通过timm库,可轻松实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,平衡了性能和效率。
efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k - EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型
EfficientNetV2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型模型深度学习
基于EfficientNetV2架构的图像分类模型,通过timm框架实现,使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M,计算量4.9 GMACs,训练分辨率288x288,测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。
tf_efficientnetv2_b0.in1k - 轻量高效的图像分类解决方案
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNetV2-B0是EfficientNet-v2系列中的轻量级模型,由谷歌研究团队开发并在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数仅7.1M,GMACs为0.5,在保持较高准确率的同时大幅降低计算复杂度。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入。该模型适用于资源受限的环境,如移动设备和边缘计算场景,为开发者提供了高效的图像处理解决方案。
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。
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