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resnest101e.in1k

ResNeSt101e 基于ResNet架构的高性能分离注意力图像分类模型

模型神经网络开源项目Huggingface图像分类ImageNetResNeStGithub深度学习

ResNeSt101e.in1k是一个基于ResNet架构的分离注意力网络图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有4830万参数，13.4 GMACs计算复杂度，支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。ResNeSt101e在保持较低计算复杂度的同时提供优秀性能，适用于多种计算机视觉应用场景。

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介绍相关项目
dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
hiera - 简洁高效的分层视觉Transformer模型
GithubHieraMAE预训练图像识别开源项目视觉Transformer视频识别
Hiera是一种分层视觉Transformer模型,在图像和视频任务中表现出色,同时保持高效推理。该模型简化了现有Transformer的复杂模块,并通过MAE预训练学习空间偏置,实现了简洁高效的架构。项目提供了模型库、推理示例和基准测试脚本,支持通过PyTorch Hub和Hugging Face Hub使用预训练模型。
DINO - 降噪锚框实现端到端目标检测
COCODINOGithub图像分割开源项目深度学习目标检测
DINO采用改良的降噪锚框，提供先进的端到端目标检测功能，并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下，达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点，使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估，用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。
BiRefNet - 高分辨率图像分割的双边参考网络
BiRefNetGithubHugging Face双边参考图像分割开源项目高分辨率
BiRefNet是一个专注于高分辨率图像分割的创新网络。该项目在DIS、COD和HRSOD等多个高分辨率任务中取得了领先成果。BiRefNet采用双边参考机制提升分割精度，支持HuggingFace一行代码加载。项目开源了完整代码实现、预训练模型，并提供在线演示。这一工作为高分辨率图像分割研究带来了新的思路。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。
notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程
DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉
提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。
ReLA - 先进的泛化引用表达分割技术
GRESGithub开源项目引用表达分割深度学习计算机视觉语义分割
GRES项目提出了一种新颖的泛化引用表达分割方法，在CVPR 2023会议上被评为亮点论文。该项目采用Swin Transformer骨干网络，在gIoU指标上达到63.60%的性能。GRES项目不仅发布了新数据集，还开源了代码实现，支持ResNet-50和Swin-Tiny等多种骨干网络，为研究人员提供了多样化选择。项目的GitHub仓库提供了详细的安装说明、推理和训练代码，以及预训练模型。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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