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。

tf_efficientnet_b0.in1k - 基于EfficientNet架构的tf_efficientnet_b0.in1k模型解析

EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取

tf_efficientnet_b0.in1k是一个基于EfficientNet架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上使用Tensorflow训练，并由Ross Wightman移植到PyTorch。该模型具有5.3M参数和0.4 GMACs，支持细节丰富的224x224像素图像应用。其功能包括图像分类、特征映射提取和图像嵌入，非常适合在timm库中进行各种深度学习研究和应用，提供一种高效的图像处理方案。

efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析

EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取

EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型，采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练，具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现，支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。

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。

tf_efficientnet_b1.ns_jft_in1k - EfficientNet图像分类模型，无监督学习的图像标杆

EfficientNetGithubHuggingfaceJFT-300mPyTorch半监督学习图像分类开源项目模型

本项目是一个EfficientNet图像分类模型，通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上使用Tensorflow训练，并移植到PyTorch中。它可以执行图像分类、特征提取和嵌入生成。拥有仅7.8M参数和高计算效率，适合研究深度学习模型的缩放和性能优化。

inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型

ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型，融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核，该模型在速度和准确率方面取得了平衡，达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上，InceptionNeXt展现出卓越性能，推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型，适用于不同的应用场景。

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。

BiRefNet - 高分辨率图像分割的双边参考网络

BiRefNetGithubHugging Face双边参考图像分割开源项目高分辨率

BiRefNet是一个专注于高分辨率图像分割的创新网络。该项目在DIS、COD和HRSOD等多个高分辨率任务中取得了领先成果。BiRefNet采用双边参考机制提升分割精度，支持HuggingFace一行代码加载。项目开源了完整代码实现、预训练模型，并提供在线演示。这一工作为高分辨率图像分割研究带来了新的思路。

facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型

FaceNet，一个基于TensorFlow的开源面部识别项目，采用最新的深度学习技术和数据集（如CASIA-WebFace和VGGFace2）开发。其准确率可达99.65%，并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

SparK - 卷积神经网络的BERT风格自监督预训练新方法

BERT-style预训练CNNGithubICLR 2023SparK卷积神经网络开源项目

该项目实现了BERT风格的自监督预训练方法在卷积神经网络中的应用，能够对如ResNet等任意CNN进行预训练。项目代码简洁易读，只需最少的依赖项。在ImageNet数据集上表现优异，展示了小模型在预训练后能够超越大模型的能力，同时生成性自监督学习优于对比学习。

image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本

GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目

本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。

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