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resnet152d.ra2_in1k

ResNet152d.ra2_in1k模型在图像分类中的应用与特点

ResNet152d.ra2_in1k是基于ResNet-D架构的图像分类模型,采用ReLU激活和三层3x3卷积stem结构。该模型在ImageNet-1k上训练,并使用RandAugment RA2策略、RMSProp优化器和EMA权重平均进行优化,支持动态学习率调度和特征映射提取,其性能在复杂图像处理任务中表现优秀。

res2next50.in1k - 基于Res2Net架构的高效多尺度图像分类模型
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习特征提取
res2next50.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,参数量为2470万,计算复杂度为4.2 GMACs。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等任务。res2next50.in1k在性能和灵活性方面表现出色,适用于广泛的计算机视觉应用。研究人员可通过timm库便捷地使用和评估此模型。
gmlp_s16_224.ra3_in1k - gMLP架构的ImageNet-1k图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetgMLPtimm图像分类开源项目模型深度学习模型
gmlp_s16_224.ra3_in1k是一个基于gMLP架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型在timm库中实现,参数量为1940万,计算量为4.4 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。模型可用于图像分类和特征提取,支持top-5预测和图像嵌入生成。这一模型源自'Pay Attention to MLPs'研究,为计算机视觉领域提供了一种高效的MLP架构方案。
mobilenetv3_large_100.ra_in1k - MobileNet-v3 轻量级高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
MobileNet-v3是一款针对移动设备优化的图像分类模型。它在ImageNet-1k数据集上训练,采用RandAugment增强技术和RMSProp优化器。模型参数仅5.5M,计算量0.2 GMACs,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入,是资源受限环境下的理想选择。
resnet50.tv_in1k - ResNet-B模型实现高效图像识别与分析
GithubHuggingfaceImageNetResNet-BTimm图像分类开源项目模型特征提取
ResNet-B模型是一款专为图像分类和特征提取而设计的工具,其特点包括ReLU激活和7x7卷积,适合224x224像素图像。在ImageNet-1k数据集上训练,具备优异的参数和计算性能。通过timm库,用户可以轻松将其应用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种场景。
resnet18.tv_in1k - 精简高效的ResNet18图像分类模型
GithubHuggingfaceResNet图像分类开源项目模型模型架构深度学习神经网络
resnet18.tv_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型,采用ReLU激活函数和7x7卷积池化层。模型参数量为11.7M,运算量为1.8 GMACs,兼具轻量和高效。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可处理224x224尺寸图像。该模型使用ImageNet-1k数据集训练,是torchvision的原始权重模型,适用于需要平衡性能和资源的应用场景。
wide_resnet101_2.tv_in1k - 宽残差网络101_2图像分类与特征提取功能
GithubHuggingfaceImageNet-1kReLU激活wide_resnet101_2.tv_in1k图像分类开源项目模型特征提取
Wide-ResNet101_2.tv_in1k是一种经ImageNet-1k数据训练的图像分类模型,采用ReLU激活、7x7卷积以及1x1卷积捷径降采样。该模型在图像分类和特征图提取方面表现优秀,可通过timm库轻松集成,是图像处理和计算机视觉领域的实用工具。
efficientnet_b4.ra2_in1k - EfficientNet B4图像分类模型 ImageNet-1k数据集训练
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度学习
efficientnet_b4.ra2_in1k是基于EfficientNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用RandAugment RA2增强方法,使用RMSProp优化器,具有1930万参数和3.1 GMACs计算量。支持320x320训练图像和384x384测试图像,可用于图像分类、特征提取和嵌入等任务,为计算机视觉领域提供高效解决方案。
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。
resnet18.fb_swsl_ig1b_ft_in1k - 基于ResNet-B的ReLU激活图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kResNet-Btimm库半弱监督学习图像分类开源项目模型
本项目展示ResNet-B模型,用于图像分类,特征包括ReLU激活、7x7卷积池化和1x1卷积下采样。模型在Instagram-1B数据集上以半监督学习预训练,并在ImageNet-1k数据集上微调,适用于特征提取和图像嵌入。
dla102.in1k - 深层聚合架构的图像分类模型 支持多种计算机视觉应用
GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型深度层聚合特征提取
dla102.in1k是基于深层聚合架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有3330万参数,支持224x224像素输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库可方便地调用此预训练模型,为计算机视觉应用提供灵活基础。模型在图像分类、特征提取等任务中表现出色,适用于多种视觉分析场景。
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