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xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k

基于跨协方差转换器的轻量级图像分类模型

xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k采用跨协方差图像转换器(XCiT)架构,是一个参数量为3.0M的轻量级图像分类模型。模型在ImageNet-1k数据集上完成预训练,支持224x224尺寸的图像输入,可应用于图像分类和特征提取。模型通过跨协方差注意力机制降低计算复杂度,适合实际部署应用。

fbnetv3_b.ra2_in1k - FBNet-v3轻量级图像分类模型支持多种应用场景
FBNet-v3GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
fbnetv3_b.ra2_in1k是基于FBNet-v3架构的轻量级图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,使用RandAugment数据增强和EMA权重平均等技术。模型参数仅8.6M,GMAC为0.4,适合移动设备部署。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,可用于多种计算机视觉任务。
convnext_tiny.in12k - ConvNeXt架构图像分类模型 适用于多种视觉任务
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-12ktimm图像分类开源项目模型模型比较
convnext_tiny.in12k是基于ConvNeXt架构的图像分类模型,在ImageNet-12k数据集上训练。该模型支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等应用,参数量36.9M,GMACs 4.5,224x224分辨率下Top1精度84.186%。性能与效率均衡,适用于多种计算机视觉任务。
convnext_tiny.in12k_ft_in1k - ConvNeXt微型模型基于ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k微调
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
ConvNeXt微型图像分类模型在ImageNet-12k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用最新ConvNeXt架构,参数量28.59M,GMACs 4.47,激活量13.44M。224x224输入时Top-1准确率84.186%,384x384输入时达85.118%。适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等计算机视觉任务。
convnextv2_nano.fcmae_ft_in1k - 基于FCMAE的ConvNeXt-V2高效图像分类与特征提取模型
ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习特征提取
ConvNeXt-V2模型通过全卷积掩码自动编码器框架进行预训练,并在ImageNet-1k数据集上进行微调。该模型具备15.6百万参数,支持多种图像尺寸处理,训练尺寸为224x224,测试尺寸为288x288。借助timm库,它可执行图像分类、特征提取和图像嵌入,适用于多种应用场景。
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。
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类解决方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型对比特征提取
ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调,以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务,其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。
crossvit_9_240.in1k - 跨注意力多尺度视觉Transformer图像分类模型
CrossViTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络模型
CrossViT 9 240是IBM开发的图像分类模型,基于CrossViT架构设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为8.6M,适用于240x240分辨率图像。模型采用跨注意力多尺度Vision Transformer技术,可高效提取图像特征,适用于图像分类和特征提取任务。研究人员和开发者可通过timm库使用该预训练模型进行推理或微调。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k - MobileNetV3小型化模型:高效移动端图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-v3timm图像分类开源项目模型特征提取
tf_mobilenetv3_small_minimal_100.in1k是一款针对移动设备优化的轻量级图像分类模型。基于MobileNet-v3架构,该模型在ImageNet-1k数据集上训练,仅有200万参数和0.1 GMACs,适用于224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可作为特征提取器用于其他计算机视觉任务。通过timm库,开发者可以方便地加载预训练模型,实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。这个模型平衡了性能和效率,特别适合资源受限的移动应用场景。
tf_mixnet_l.in1k - MixNet架构的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetMixNetPyTorchtimm图像分类开源项目模型
tf_mixnet_l.in1k是一个基于MixNet架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用混合深度卷积核,参数量为7.3M,计算量为0.6 GMACs。它支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能,适用于224x224像素的输入图像。tf_mixnet_l.in1k在保持较小模型规模的同时,为多种计算机视觉任务提供了有效的解决方案。
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