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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。

hrnet_w18.ms_aug_in1k - HRNet W18图像分类模型 基于ImageNet-1k训练
GithubHRNetHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
hrnet_w18.ms_aug_in1k是HRNet团队开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有2130万参数,4.3 GMACs计算复杂度,可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入。模型提供高分辨率视觉表征,适用于多种计算机视觉任务。通过timm库可方便地加载和使用这一预训练模型。
res2net50_14w_8s.in1k - Res2Net架构的多尺度骨干网络实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetRes2Nettimm图像分类开源项目模型深度学习模型
res2net50_14w_8s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用多尺度ResNet结构,具有2510万参数,计算复杂度为4.2 GMACs。除图像分类外,还可作为特征提取器应用于其他计算机视觉任务。模型接受224x224像素的输入图像,并提供API支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。其高效的多尺度结构使其在保持准确性的同时降低了计算成本。
tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21kTensorFlowtimm图像分类开源项目模型
EfficientNet-v2模型在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,具备图像分类、特征提取与图像嵌入功能。初始使用Tensorflow训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch。模型拥有208.1百万参数与52.8 GMACs计算量,支持训练时384x384与测试时512x512的图像尺寸。通过timm库,便可创建预训练模型,用于图像分类及特征映射。本模型在研究与应用中表现出强大的性能及灵活性。
resnet18.a3_in1k - 简化且高效的图像分类模型,支持轻松集成
GithubHuggingfaceImageNetResNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
ResNet18的最新变体,在ImageNet-1k数据集上使用A3训练方法进行优化。模型具有ReLU激活函数、7x7卷积与池化、以及1x1卷积下采样设计,增强图像分类精度和特征提取能力,适合影像识别和深度学习项目应用。参数数量为11.7M,GMACs为0.9,适用于中小规模项目,易于集成部署。
tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取
EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,最初使用TensorFlow构建,由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M,能够在不同分辨率下实现精确的图像识别,并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。
resnet34.a1_in1k - ResNet34 A1变体:轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型模型训练深度学习
resnet34.a1_in1k是一种轻量级ResNet变体,在ImageNet-1k上训练。该模型采用ResNet-B架构,结合ReLU激活、7x7卷积和1x1短路下采样。训练过程使用LAMB优化器、BCE损失和余弦学习率。作为通用骨干网络,它适用于图像分类、特征提取和嵌入生成,在维持性能的同时显著降低了计算复杂度。
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。
gmlp_s16_224.ra3_in1k - gMLP架构的ImageNet-1k图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetgMLPtimm图像分类开源项目模型深度学习模型
gmlp_s16_224.ra3_in1k是一个基于gMLP架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型在timm库中实现,参数量为1940万,计算量为4.4 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。模型可用于图像分类和特征提取,支持top-5预测和图像嵌入生成。这一模型源自'Pay Attention to MLPs'研究,为计算机视觉领域提供了一种高效的MLP架构方案。
edgenext_small.usi_in1k - 轻量级CNN-Transformer混合模型EdgeNeXt用于移动视觉应用
EdgeNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
edgenext_small.usi_in1k是一款轻量级CNN-Transformer混合模型,针对移动视觉应用优化。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为5.6M,GMACs为1.3。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,结合CNN和Transformer优势,在保持性能的同时减少计算资源需求,适合在资源受限的移动设备上运行。
tf_efficientnet_b3.ns_jft_in1k - 结合EfficientNet架构的神经网络图像处理模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习特征提取
该模型采用EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习方法在ImageNet-1k和JFT-300m数据集训练。模型参数量1220万,支持300x300分辨率图像处理,可实现图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。模型结合高效的网络架构和半监督学习技术,在图像处理任务中表现出色。
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