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高效的图像识别与特征提取

ReXNet是一款在ImageNet-1k数据集上预训练的图像分类模型,具有9.7M参数和0.9 GMACs,专为224x224尺寸图像设计。在timm库中实现模型调用,支持图像分类、特征地图提取及嵌入计算,堪称参数量与准确率之间的理想平衡,适用于深度学习研究和开发。

tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取
GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs,适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在资源受限环境中表现出色。通过timm库,开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时,为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。
resnet101.tv_in1k - 采用ResNet101架构的高效图像分类和特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetresnet101.tv_in1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取
resnet101.tv_in1k是一个基于ResNet101架构的图像分类模型,搭载ReLU激活、单层7x7卷积池化和1x1卷积下采样等特性,经过ImageNet-1k数据集训练,可用于图像特征提取和分类。在深度残差学习的加持下,该模型在特征提取和分类任务中表现突出,适合用于学术研究和商用产品开发。
convnext_atto_ols.a2_in1k - 高效的ConvNeXt模型实现图像分类与特征提取
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类图像嵌入开源项目模型特征提取
本项目提供一个基于ImageNet-1k数据集优化的ConvNeXt图像分类模型,其低参数量和高效计算性能使其成为图像处理任务(如特征图提取和图像嵌入生成)的理想选择。该模型在timm库中训练,支持快速且准确的分类任务,并适用于多种计算需求。
repvit_m1.dist_in1k - ImageNet-1k高效图像分类与特征提取开源项目
GithubHuggingfaceImageNet-1kRepViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
repvit_m1.dist_in1k是RepViT家族中的高效图像分类模型,专为ImageNet-1k数据集优化,应用蒸馏技术增强性能。模型参数为5.5M,0.8 GMACs,支持224x224图像尺寸。设计灵感源于对移动CNN的创新探索,结合ViT视角。详情请参考相关arXiv文献。该模型能够执行图像分类、特征提取和图像嵌入等任务,适合的研究和工程应用。
tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型,通过调整分辨率、深度和宽度,在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M,并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可用于多种图像处理场景。同时,通过timm库探索其指标表现,更深入了解其在神经信息处理中的应用。
resnext101_32x16d.fb_swsl_ig1b_ft_in1k - Instagram预训练的ResNeXt模型用于图像分类和特征提取
GithubHuggingfaceResNeXttimm图像分类开源项目模型深度学习预训练模型
该模型基于ResNeXt-B架构,在Instagram-1B数据集上进行半监督预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型拥有1.94亿参数,接受224x224像素输入图像,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入任务。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积和池化,以及1x1卷积的shortcut连接。在ImageNet验证集上,模型达到83.35%的Top-1准确率,展现出优秀的性能。
convnext_nano.in12k_ft_in1k - 基于ConvNeXt架构的轻量级图像分类模型
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
convnext_nano.in12k_ft_in1k是基于ConvNeXt架构开发的轻量级图像分类模型,模型参数量1560万,在ImageNet-12k数据集预训练后在ImageNet-1k微调。支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成等功能,适用于计算资源受限环境下的视觉任务。
inception_next_tiny.sail_in1k - InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kInceptionNeXttimm图像分类开源项目模型特征提取
inception_next_tiny.sail_in1k是基于InceptionNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型结合Inception和ConvNeXt的特点,提供图像分类、特征图提取和图像嵌入功能。模型参数为28.1M,GMACs为4.2,适用于224x224大小的图像输入。它通过timm库提供简洁的API,支持预训练权重,可轻松应用于多种计算机视觉任务。
resnet18.a1_in1k - ResNet18图像分类模型 适用于多种计算机视觉任务
GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络
resnet18.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。它采用ReLU激活函数、单层7x7卷积等特性,支持图像分类、特征提取和嵌入等任务。该模型有1170万参数,在224x224分辨率下计算量为1.8 GMACs,可用于多种计算机视觉应用。
inception_v3.tv_in1k - Inception-v3图像分类与特征提取深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_v3.tv_in1k是基于Inception-v3架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型可用于图像分类和特征提取,参数量为23.8M,GMACs为5.7,适用于299x299分辨率图像。通过timm库,研究者可便捷加载预训练模型,执行图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,为计算机视觉研究提供有力工具。
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