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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

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。

tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型,通过调整分辨率、深度和宽度,在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M,并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可用于多种图像处理场景。同时,通过timm库探索其指标表现,更深入了解其在神经信息处理中的应用。
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。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k - ConvNeXt-V2轻量级图像分类和特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型预训练模型
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k是基于ConvNeXt-V2架构的轻量级图像分类模型。该模型通过全卷积masked自编码器预训练,在ImageNet-1k数据集微调,拥有2860万参数。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在ImageNet验证集上Top-1准确率达82.92%。这是一个在性能和效率间取得平衡的优秀选择。
inception_v3.tv_in1k - Inception-v3图像分类与特征提取深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_v3.tv_in1k是基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型可用于图像分类和特征提取,参数量为23.8M,GMACs为5.7,适用于299x299分辨率图像。通过timm库,研究者可便捷加载预训练模型,执行图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,为计算机视觉研究提供有力工具。
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。
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。
inception_next_tiny.sail_in1k - InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInceptionNeXttimm图像分类开源项目模型特征提取
inception_next_tiny.sail_in1k是基于InceptionNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合Inception和ConvNeXt的特点,提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。模型参数为28.1M,GMACs为4.2,适用于224x224大小的图像输入。它通过timm库提供简洁的API,支持预训练权重,可轻松应用于多种计算机视觉任务。
resnet-18 - 深度残差学习实现图像识别突破
GithubHuggingfaceImageNetResNet图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
ResNet-18是一种基于深度残差学习的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。通过引入残差连接,该模型突破了深度网络训练的限制,实现了高达1000层的网络结构。ResNet-18在2015年ILSVRC和COCO竞赛中的胜利,标志着计算机视觉领域的重要进展。这个模型适用于多种图像分类任务,并支持快速部署和微调。研究者和开发者可以通过Hugging Face的transformers库轻松使用ResNet-18进行图像识别研究和应用开发。
spnasnet_100.rmsp_in1k - 使用Single-Path NAS技术设计的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetSPNasNettimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
spnasnet_100.rmsp_in1k是基于Single-Path NAS技术的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型仅有440万参数和0.3 GMACs,适合资源受限场景。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用。通过timm库可轻松加载此预训练模型进行推理或微调。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率调度,在保持高效性的同时确保了分类性能。
efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版:适用于图像分类与特征提取的高效模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略,经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调,适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术,提供高效的图像分类解决方案。
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