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tf_efficientnet_b7.ns_jft_in1k

EfficientNet B7图像分类模型 基于Noisy Student半监督学习

模型采用EfficientNet B7架构,结合Noisy Student半监督学习,在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。参数量66.3M,输入图像尺寸600x600,支持图像分类、特征提取和嵌入向量生成。已从TensorFlow移植至PyTorch,可应用于高精度图像识别任务。

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。
tf_efficientnet_b3.ns_jft_in1k - 结合EfficientNet架构的神经网络图像处理模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习特征提取
该模型采用EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习方法在ImageNet-1k和JFT-300m数据集训练。模型参数量1220万,支持300x300分辨率图像处理,可实现图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。模型结合高效的网络架构和半监督学习技术,在图像处理任务中表现出色。
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k,根植于EfficientNet,经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch,专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类,具有优越的准确性和效能。其结构简洁,具备卓越的特征提取和图像嵌入能力,在多种计算机视觉任务中广泛应用。
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k - EfficientNet变体用于图像分类与特征提取
EfficientNetGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取神经网络迁移学习
tf_efficientnet_b0.ns_jft_in1k模型基于EfficientNet架构,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上训练。拥有520万参数,0.4 GMAC,支持224x224图像输入。这一轻量级模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成,为计算机视觉应用提供高效且多功能的解决方案。
tf_efficientnet_l2.ns_jft_in1k - EfficientNet架构的大规模图像识别与特征提取模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
基于EfficientNet架构开发的图像分类模型,采用Noisy Student半监督学习方法,结合ImageNet-1k和JFT-300m数据集进行训练。模型支持800x800分辨率输入,包含4.8亿参数,可用于图像分类、特征提取和嵌入向量生成。借助timm库实现模型的快速部署,适用于各类图像识别任务。
efficientnet_b1.ft_in1k - 基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kPyTorch图像分类开源项目模型特征图提取
EfficientNet图像分类模型已在ImageNet-1k上进行微调,适用于PyTorch。该模型参数为7.8M,支持特征图提取和图像嵌入,可用作高效的图像分类工具。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
tf_efficientnetv2_b0.in1k - 轻量高效的图像分类解决方案
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNetV2-B0是EfficientNet-v2系列中的轻量级模型,由谷歌研究团队开发并在ImageNet-1k数据集上训练。模型参数仅7.1M,GMACs为0.5,在保持较高准确率的同时大幅降低计算复杂度。除图像分类外,还可用于特征提取和生成图像嵌入。该模型适用于资源受限的环境,如移动设备和边缘计算场景,为开发者提供了高效的图像处理解决方案。
tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取
EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取
EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,最初使用TensorFlow构建,由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M,能够在不同分辨率下实现精确的图像识别,并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。
tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21kTensorFlowtimm图像分类开源项目模型
EfficientNet-v2模型在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,具备图像分类、特征提取与图像嵌入功能。初始使用Tensorflow训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch。模型拥有208.1百万参数与52.8 GMACs计算量,支持训练时384x384与测试时512x512的图像尺寸。通过timm库,便可创建预训练模型,用于图像分类及特征映射。本模型在研究与应用中表现出强大的性能及灵活性。
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