resnet50.ram_in1k

ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取

timm AugMix ImageNet-1k 模型 Github ResNet-B 开源项目图像分类 Huggingface

ResNet50模型通过ReLU激活函数和7x7单层卷积实现图像分类，下采样优化采用1x1卷积。在训练过程中结合了AugMix、RandAugment与SGD优化策略，并通过余弦学习率和暖启动机制来提升在ImageNet-1k数据集上的表现。该模型由timm库实现，支持多种用途，如图像分类、特征提取和图像嵌入。

Github

Huggingface

介绍相关项目

FeatUp - 提升任意模型特征空间分辨率的框架

FeatUpGithubICLR 2024分辨率提升开源项目模型无关框架特征上采样

FeatUp是一个模型无关的特征提升框架，可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍，同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型，适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码，为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。

pytorch-cifar100 - 使用PyTorch高效训练和测试CIFAR-100数据集

GithubPytorchcifar100卷积神经网络开源项目模型训练网络架构

pytorch-cifar100项目提供了一套完整的训练和测试框架，使得使用者能在CIFAR-100数据集上通过多种网络架构实施图像识别。支持的网络包括VGG, ResNet, DenseNet等多种深度学习模型，并详细记录每种模型的错误率。项目还包括自定义数据集模块的示例代码，供不熟悉数据处理的用户参考。项目提供了清晰的代码，便于使用者根据需求调整模型训练与测试。

recognize-anything - 通用图像识别模型：支持开放域类别和高精度标签生成

GithubRAM++图像识别多模态开源模型开源项目零样本学习

Recognize Anything Model是一系列开源图像识别模型，包括RAM++、RAM和Tag2Text。这些模型能准确识别常见和开放域类别，支持高精度图像标签生成和全面描述。项目提供预训练模型、推理代码和训练数据集，适用于多种计算机视觉任务。模型性能优于现有先进方案，尤其在零样本识别方面表现突出。

tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库

GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重

tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。

KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱，涵盖最新深度学习模型

BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目

KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码，支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂，并附有详细指南，即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新，确保用户体验最新技术进展。

metaformer - 一系列视觉基线模型

CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目

MetaFormer项目推出多款视觉基线模型，包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色，根据不同的token mixer架构，如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制，在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer，在无外部数据或蒸馏的条件下，达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中，方便应用和扩展。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

Stylized-ImageNet - 介绍如何在卷积神经网络中创建和使用风格化的ImageNet数据集

CNNGithubImageNetPyTorchStylized-ImageNetTensorFlow开源项目

项目详细介绍了如何创建Stylized-ImageNet，一个经风格化处理的ImageNet版本，用于诱导卷积神经网络（CNN）的形状偏向。Stylized-ImageNet通过改变图像的局部纹理而保持整体形状完整，并有助于提高模型的准确性和鲁棒性。项目提供了使用说明、训练细节和Docker镜像，简化实现过程。用户还可使用提供的代码对任何图像数据集进行风格化处理，提升研究效率。

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。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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