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。

fbnetc_100.rmsp_in1k - FBNetC-100：轻量级移动设备图像分类模型

FBNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索

fbnetc_100.rmsp_in1k是基于FBNet架构的轻量级图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有5.6M参数和0.4 GMACs，适用于224x224图像输入，专为移动设备优化。通过timm库，可轻松实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率，平衡了性能和效率。

resnest101e.in1k - ResNeSt101e 基于ResNet架构的高性能分离注意力图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetResNeSt图像分类开源项目模型深度学习神经网络

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。

efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k - EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型

EfficientNetV2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型模型深度学习

基于EfficientNetV2架构的图像分类模型，通过timm框架实现，使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M，计算量4.9 GMACs，训练分辨率288x288，测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。

regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型，优化大规模数据集的性能

GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练

RegNetY-12GF模型致力于图像分类，先在ImageNet-12k上预训练，再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能，如随机深度和梯度检查点，提高模型准确性和效率。基于timm库实现，广泛用于特征图提取和图像嵌入，适用于多种图像处理场景。

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。

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。

efficientnet_b2.ra_in1k - EfficientNet B2模型的图像分类能力分析

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRandAugmenttimm图像分类开源项目模型

EfficientNet B2模型在ImageNet-1k数据集上训练，结合RandAugment增强策略和RMSProp优化器，实现卓越的图像分类与特征提取性能。

vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类

GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型

本模型结合ResNet与Vision Transformer优势，在大规模ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调，实现高效准确的图像分类。具备9900万参数，支持384x384像素输入，可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型，进行推理或深入研究。

wide_resnet50_2.racm_in1k - Wide ResNet-50-2模型采用RandAugment训练实现高性能图像分类

GithubHuggingfacewide_resnet50_2图像分类开源项目模型特征提取神经网络预训练模型

wide_resnet50_2.racm_in1k是一个基于Wide-ResNet-B架构的图像分类模型。它采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积短路连接。该模型在ImageNet-1k数据集上通过RandAugment 'RACM'方法训练,达到82.27%的top-1准确率。模型包含6890万参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入生成。基于timm库实现,提供简洁API便于推理和特征提取。

efficientnet_b3.ra2_in1k - EfficientNet B3变体：基于RandAugment的ImageNet-1k图像分类模型

EfficientNetGithubHuggingfacetimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型

efficientnet_b3.ra2_in1k是一款基于EfficientNet B3架构的图像分类模型，经过ImageNet-1k数据集训练。该模型采用RandAugment RA2数据增强策略，结合RMSProp优化器和指数衰减学习率调度，实现了优异的性能。拥有1220万参数，模型在图像分类、特征提取和嵌入生成等任务中表现出色，为计算机视觉应用提供了高效且灵活的解决方案。

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