resnet18.fb_swsl_ig1b_ft_in1k

基于ResNet-B的ReLU激活图像分类模型

Github timm库模型 ImageNet-1k 开源项目 ResNet-B 半弱监督学习图像分类 Huggingface

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。

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。

DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络

CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型

DenseNet通过每层与其他层的直接连接，提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高，支持CIFAR和ImageNet数据集，提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码，适合研究和应用。

breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力

Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目

该开源项目提供基于深度学习的预训练模型，能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型，适用于标准视图的乳腺X光检查，支持GPU加速，使用Python和PyTorch实现，提供详细的示例数据和预测结果。

InsightFace-REST - 便捷可扩展的面部检测与识别API解决方案

DockerFastAPIGithubInsightFace-RESTNVIDIA TensorRT人脸识别开源项目

InsightFace-REST提供使用FastAPI部署的面部检测和识别REST API，基于NVIDIA TensorRT进行优化。支持SCRFD检测器和ArcFace识别模型，自动下载模型，支持批处理和FP16推理，实现高性能。在启用NVIDIA GPU的系统上，通过Docker轻松部署和扩展，同时支持CPU上的ONNX推理，满足多样化需求。

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程

Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重

提供丰富的图像分类主干网络，包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等，兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程，适合科研和实际应用，提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重，帮助开发者高效部署与测试。

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。

NSFWDetector - 用于检测不适当图片的轻量级17kB CoreML模型

CoreMLCreateMLGithubNSFWDetector图像检测开源项目机器学习模型

NSFWDetector是一个17 kB的CoreML模型，用于侦测不适当图片。该模型使用CreateML训练，能够区分色情内容和正常图片，特别适用于分辨Instagram风格照片与色情内容。用户可以根据平台需求设置不同的置信度阈值，支持iOS 12及以上版本。可通过Swift Package Manager或Cocoapods安装，更多信息和下载可在GitHub获得。

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。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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