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regnety_120.sw_in12k_ft_in1k

高级图像分类模型,优化大规模数据集的性能

RegNetY-12GF模型致力于图像分类,先在ImageNet-12k上预训练,再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能,如随机深度和梯度检查点,提高模型准确性和效率。基于timm库实现,广泛用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种图像处理场景。

regnety_002.pycls_in1k - 轻量级RegNetY模型用于图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetYtimm图像分类开源项目模型深度学习
RegNetY-200MF是一款在ImageNet-1k上预训练的轻量级图像分类模型。它具有3.2M的参数量和0.2 GMACs的计算量,适用于资源受限场景。该模型不仅可进行图像分类,还可作为特征提取的主干网络。timm实现添加了随机深度、梯度检查点等增强功能,提升了模型性能和灵活性。RegNetY-200MF可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种任务。
regnety_320.seer - RegNetY-32GF模型:自监督学习优化的图像特征提取工具
GithubHuggingfaceRegNetYSwAV图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
RegNetY-32GF模型经过SEER自监督学习预训练,具备卓越图像特征提取能力。其增强功能如随机深度和梯度检查点等,有助于优化处理大规模数据集。支持多种配置和预激活瓶颈块,适合多样化深度学习应用。
regnetz_c16.ra3_in1k - 采用灵活配置的RegNetZ模型实现高效图像分类
BYOBNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetZtimm图像分类开源项目模型
RegNetZ模型在ImageNet-1k上训练后,展现出色的图像分类性能。该模型基于timm库实现,通过BYOBNet灵活配置支持,包括block/stage布局、激活层、归一化层及自注意层等自定义选项。提供多种应用,如图像分类、特征提取及嵌入生成,设计适合处理不同组宽及层配置需求,尤其适用于高精度及灵活性任务。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
rexnet_150.nav_in1k - 高效的图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kReXNettimm图像分类开源项目模型特征提取
ReXNet是一款在ImageNet-1k数据集上预训练的图像分类模型,具有9.7M参数和0.9 GMACs,专为224x224尺寸图像设计。在timm库中实现模型调用,支持图像分类、特征地图提取及嵌入计算,堪称参数量与准确率之间的理想平衡,适用于深度学习研究和开发。
gernet_l.idstcv_in1k - GENet架构的GPU高效图像分类模型
GENetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习模型
gernet_l.idstcv_in1k是基于GENet架构的图像分类模型,通过timm库实现并在ImageNet-1k数据集上训练。该模型利用BYOBNet实现灵活配置,支持随机深度和梯度检查点等特性。拥有3110万参数的gernet_l.idstcv_in1k可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。模型提供多种使用示例,适用于图像分类、特征图提取等多种计算机视觉任务。
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。
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。
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。
efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型:图像分类与多功能特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用
EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器(带Nesterov动量),结合自适应梯度剪裁,模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大,支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。
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