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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。

botnet26t_256.c1_in1k - BotNet:结合自注意力机制的ResNet变体图像分类模型
BotNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
botnet26t_256.c1_in1k是一个结合ResNet架构和自注意力机制的图像分类模型。该模型采用灵活的BYOBNet设计,支持自定义网络结构。在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1250万参数,适用于图像分类、特征提取和嵌入生成。模型整合了ResNet的优势和注意力机制,在视觉识别任务中表现出色。
deit_base_distilled_patch16_224.fb_in1k - DeiT图像分类模型 结合注意力蒸馏技术
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
DeiT_base_distilled_patch16_224.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型,采用注意力蒸馏技术优化性能。模型包含8730万个参数,支持224x224像素图像输入。除图像分类外,还可用于特征提取。通过timm库可轻松调用,适用于图像分类和嵌入向量提取。该模型在精度和效率方面表现均衡,可广泛应用于计算机视觉任务。
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。
vgg19.tv_in1k - VGG19深度卷积网络在ImageNet数据集上的图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kVGG图像分类开源项目模型深度卷积网络特征提取
针对图像识别任务,VGG19模型在ImageNet-1k数据集上采用原始的torchvision权重训练,支持224x224像素的输入图像。其140M+参数配置使得模型能够处理复杂的图像特征,包括分类、特征提取和嵌入应用,只需适用模型提供的转换配置即可实现高效部署。
edgenext_small.usi_in1k - 轻量级CNN-Transformer混合模型EdgeNeXt用于移动视觉应用
EdgeNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型特征提取神经网络
edgenext_small.usi_in1k是一款轻量级CNN-Transformer混合模型,针对移动视觉应用优化。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为5.6M,GMACs为1.3。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,结合CNN和Transformer优势,在保持性能的同时减少计算资源需求,适合在资源受限的移动设备上运行。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
InSPyReNet - 优化显著目标检测的高分辨率图像金字塔网络
GithubInSPyReNetPyTorch图像金字塔开源项目显著性目标检测高分辨率图像
本项目介绍了一种基于图像金字塔的显著目标检测框架,称为逆显著性金字塔重构网络(InSPyReNet)。该方法无需高分辨率数据集即可进行高分辨率预测,并通过多尺度的图像融合解决感受野差异问题。实验结果表明,InSPyReNet在多项显著目标检测指标和边界精度上优于现有方法。项目提供了PyTorch实现,支持多GPU训练,且在HuggingFace等平台上提供了Web演示和命令行工具。
FocalNet - 突破注意力机制的新型视觉模型架构
FocalNetsGithub卷积神经网络图像分类开源项目目标检测语义分割
FocalNet是一种创新的视觉模型架构,无需使用注意力机制。其核心的焦点调制技术在多项视觉任务中超越了现有的自注意力方法。该模型在ImageNet分类和COCO检测等基准测试中表现优异,同时保持了高效简洁的实现。FocalNet具有平移不变性、强输入依赖性等特点,为计算机视觉领域提供了一种全新的建模思路。
imageinwords - 致力于生成超详细图像描述的研究项目
GithubImageInWords图像描述开源项目数据集机器学习计算机视觉
ImageInWords 是一个致力于生成超详细图像描述的研究项目。该项目提供基准评估数据集,可通过 Hugging Face 访问。它集成了计算机视觉和自然语言处理技术,为研究人员和开发者提供数据集、可视化工具和探索接口。这项研究旨在推进图像理解和描述生成领域的发展。
AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现
GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习
AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目,基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层,适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境,包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本,支持CPU和GPU运行。此外,AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力,包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。
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