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vgg19.tv_in1k

VGG19深度卷积网络在ImageNet数据集上的图像分类与特征提取

针对图像识别任务,VGG19模型在ImageNet-1k数据集上采用原始的torchvision权重训练,支持224x224像素的输入图像。其140M+参数配置使得模型能够处理复杂的图像特征,包括分类、特征提取和嵌入应用,只需适用模型提供的转换配置即可实现高效部署。

vgg19_bn.tv_in1k - VGG19架构的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVGGtimm图像分类开源项目模型特征提取
vgg19_bn.tv_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的VGG19模型,拥有1.437亿参数。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等多种计算机视觉任务。通过timm库,用户可以方便地加载和使用这个模型,实现高精度的图像识别功能。模型在保持较高计算效率的同时,还提供了多种使用方式,如图像分类、特征图提取和图像嵌入等。
vgg16.tv_in1k - 基于ImageNet-1k训练的VGG16图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVGG图像分类开源项目模型深度学习神经网络
VGG16是一个经典的深度学习图像分类模型,基于ImageNet-1k数据集训练而成。模型包含1.384亿个参数,处理224x224像素输入图像,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。借助timm库可实现模型的快速部署,广泛应用于计算机视觉领域。
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。
repvgg_a2.rvgg_in1k - RepVGG架构的轻量级图像分类模型支持多种视觉应用
GithubHuggingfaceImageNetRepVGG卷积神经网络图像分类开源项目模型预训练模型
repvgg_a2.rvgg_in1k是基于RepVGG架构的图像分类模型,通过ImageNet-1k数据集训练。该模型利用timm库的BYOBNet实现,允许自定义网络结构。模型参数量为28.2M,GMACs为5.7,处理224x224像素的输入图像。除图像分类外,还支持特征图提取和图像嵌入,可应用于多种计算机视觉任务。
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。
inception_resnet_v2.tf_in1k - Inception-ResNet-v2架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kinception_resnet_v2timm图像分类开源项目模型特征提取
inception_resnet_v2.tf_in1k是基于Inception-ResNet-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。模型拥有5580万参数,13.2 GMACs计算量,适用于299x299像素的输入图像。除图像分类外,该模型还支持特征图提取和图像嵌入功能。它在保持较低计算复杂度的同时提供高精度图像识别能力,适用于多种计算机视觉任务。
resnet18.tv_in1k - 精简高效的ResNet18图像分类模型
GithubHuggingfaceResNet图像分类开源项目模型模型架构深度学习神经网络
resnet18.tv_in1k是一个基于ResNet-B架构的图像分类模型,采用ReLU激活函数和7x7卷积池化层。模型参数量为11.7M,运算量为1.8 GMACs,兼具轻量和高效。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可处理224x224尺寸图像。该模型使用ImageNet-1k数据集训练,是torchvision的原始权重模型,适用于需要平衡性能和资源的应用场景。
inception_v3.gluon_in1k - Inception-v3架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetInception-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
该模型基于Inception-v3架构,在ImageNet-1k数据集上训练,拥有2380万参数,支持299x299图像输入。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入。通过timm库,研究者和开发者可轻松应用此预训练模型于各类计算机视觉任务。模型由MxNet GLUON团队开发,为图像处理领域提供了强大工具。
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。
densenet201.tv_in1k - DenseNet图像分类模型实现高效特征提取与精准分类
DenseNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DenseNet201是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型。该模型拥有2000万参数,支持224x224像素输入,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。其密集连接的卷积网络结构不仅提供准确的分类结果,还能生成丰富的特征表示。模型通过timm库提供预训练权重,便于快速部署和使用。
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