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高效图像分类与特征提取模型支持移动设备应用

MobileNetV4 ImageNet Github 开源项目图像分类 timm Huggingface 预训练模型模型

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。

文档

convnext_small.fb_in22k_ft_in1k_384 - ConvNeXt模型提升图像分类精度的预训练与微调方案

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取

ConvNeXt是一款用于图像分类的模型，于ImageNet-22k数据集预训练，并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有50.2百万参数和25.6 GMACs，支持384x384尺寸的图像处理。除了图像分类外，它还支持特征图和图像嵌入提取。凭借其优异的性能和高效的图像处理能力，ConvNeXt被广泛应用于复杂的图像识别任务。通过timm库可实现模型便捷的加载与应用，适用于各种研究与工程需求。

res2net101_26w_4s.in1k - Res2Net101多尺度骨干网络实现高效图像分类和特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kRes2Nettimm图像分类开源项目模型特征提取

res2net101_26w_4s.in1k是基于Res2Net架构的图像分类模型，通过ImageNet-1k数据集训练而成。该模型采用多尺度设计，在图像分类和特征提取方面表现优异。它拥有4520万个参数，适用于224x224尺寸的图像处理。除图像分类外，还支持特征图提取和图像嵌入功能。研究人员和开发者可通过timm库便捷地将此模型应用于多种计算机视觉任务。

tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型

模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k，根植于EfficientNet，经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch，专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类，具有优越的准确性和效能。其结构简洁，具备卓越的特征提取和图像嵌入能力，在多种计算机视觉任务中广泛应用。

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。

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。

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。

amc - 自动化模型压缩技术提升移动设备AI性能

AutoMLGithubImageNetMobileNet剪枝开源项目模型压缩

AMC (AutoML for Model Compression) 是一种创新的自动化模型压缩方法，专为优化移动设备上的深度学习模型而设计。该方法通过自动搜索剪枝策略、导出压缩权重和微调，成功将MobileNet等模型的计算量减少50%，同时维持或提升准确率。AMC不仅适用于MobileNet-V1和V2，还提供PyTorch和TensorFlow格式的压缩模型，为移动设备上的高效AI应用提供了新的可能性。

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。

Efficient-AI-Backbones - 领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发

AI模型GithubNeurIPSTransformer华为开源项目机器学习热门

Efficient-AI-Backbones 项目涵盖了由华为诺亚方舟实验室研发的一系列先进的人工智能模型，包括 GhostNet, TNT, AugViT, WaveMLP, 和 ViG 等。这些模型通过创新的结构设计和优化，有效提升了计算效率和性能，广泛应用于各种智能处理任务。最新发布的 ParameterNet 在 CVPR 2024 会议上被接受，展现了华为在人工智能技术领域的持续领先。

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。

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