mobilenetv3_small_075.lamb_in1k

移动网络V3小型模型的图像分类与优化方法

特征提取开源项目模型 timm Github Huggingface MobileNet-v3 ImageNet-1k 图像分类

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。

文档

MobileSAM - 高效轻量化图像分割模型，适用于移动设备

AI模型GithubMobileSAM图像分割开源项目深度学习计算机视觉

MobileSAM是一种轻量级图像分割模型,专为移动应用优化。它保持了与原始SAM相当的性能,同时大幅减少了模型参数和推理时间。通过将ViT-H编码器替换为TinyViT,MobileSAM将参数量从615M降至9.66M,推理速度从456ms提升至12ms。该项目提供完整的训练和使用文档,支持ONNX导出,可轻松集成到现有SAM项目中。

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。

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。

ghostnet_100.in1k - GhostNet轻量级图像分类模型实现高效特征提取

GhostNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习特征提取神经网络

ghostnet_100.in1k是基于GhostNet架构的轻量级图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型通过创新的特征生成方法，实现了高效的特征提取。模型参数量为5.2M，GMACs仅0.1，适用于224x224像素的图像输入。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。用户可通过timm库轻松加载和使用该模型。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2：精准高效的图像分类模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器

ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力，通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练，并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量，支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用，支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

tf_efficientnet_b1.ns_jft_in1k - EfficientNet图像分类模型，无监督学习的图像标杆

EfficientNetGithubHuggingfaceJFT-300mPyTorch半监督学习图像分类开源项目模型

本项目是一个EfficientNet图像分类模型，通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上使用Tensorflow训练，并移植到PyTorch中。它可以执行图像分类、特征提取和嵌入生成。拥有仅7.8M参数和高计算效率，适合研究深度学习模型的缩放和性能优化。

imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现，涵盖多种框架和预训练模型

GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目

此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究，包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现，支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包，模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集，能够自动加载预训练权重。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

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