Project Icon

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。

coat_lite_mini.in1k - CoaT图像分类模型:轻量级卷积注意力变换器
CoaTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络模型
coat_lite_mini.in1k是一种轻量级CoaT(Co-Scale Conv-Attentional Transformer)图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有1100万参数,适用于224x224像素的图像处理。它可通过timm库轻松加载,用于图像分类和特征提取。创新的卷积注意力机制使其在保持低计算复杂度的同时,实现高效的图像特征提取。这个模型展示了如何在轻量级设计中融合卷积和注意力机制的优势。
deit_tiny_patch16_224.fb_in1k - 高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetTransformertimm图像分类开源项目模型
DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练,通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs,适用于224x224像素图像,可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持,易于集成,是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。
convnextv2-tiny-1k-224 - 基于全新框架节点,优化卷积网络的性能
ConvNeXt V2FCMAEGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型
ConvNeXt V2引入了全新的全卷积掩码自动编码器框架及全局响应归一化层,提升卷积网络在多种识别基准的表现,经过ImageNet-1K数据集微调,适合高精度图像分类任务及视觉识别应用。
mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k - MobileNet-V4图像分类模型简介
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4PyTorchtimm图像分类开源项目模型
MobileNetV4是一个利用ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,具有3.8M参数和0.2 GMACs的复杂度。该模型由timm库优化,使用了与MobileNet-V4论文一致的超参数。其训练和测试图像尺寸分别为224x224和256x256,适用于移动平台。更多信息可在PyTorch Image Models和相关论文中找到。
pit_b_224.in1k - 基于池化的视觉Transformer图像分类模型PiT
GithubHuggingfaceImageNet-1kPiTtimm图像分类开源项目模型特征提取
pit_b_224.in1k是一个基于池化的视觉Transformer(PiT)图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有7380万个参数,计算量为12.4 GMACs,支持224x224像素的输入图像。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,在保持高精度的同时提高了计算效率。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载并使用这个预训练模型。
mobilevit-xx-small - 轻量级移动端视觉转换模型,适用于通用图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTTransformer卷积神经网络图像分类开源项目模型
MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能,通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块,适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入,已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法,可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。
levit_128.fb_dist_in1k - LeViT-128 轻量级卷积视觉Transformer实现快速图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kLeViT图像分类开源项目模型模型比较预训练模型
levit_128.fb_dist_in1k是基于LeViT架构的轻量级图像分类模型,采用卷积模式实现。该模型在ImageNet-1k数据集上经过预训练和蒸馏,拥有920万参数,处理224x224尺寸图像。在0.4 GMACs计算量下实现78.474%的Top-1准确率,体现了高效能与低复杂度的平衡。模型可用于图像分类和特征提取,适合需要快速推理的视觉任务。
dm_nfnet_f0.dm_in1k - NFNet:无归一化层的高效图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
dm_nfnet_f0.dm_in1k是一款基于NFNet(无归一化网络)架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有7150万参数,计算量为7.2 GMACs。通过采用Scaled Weight Standardization技术和策略性放置的标量增益,该模型无需使用归一化层即可实现高性能。dm_nfnet_f0.dm_in1k适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种任务,为大规模图像识别应用提供了高效解决方案。
mobilevit_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型,专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练,仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务,平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性,为资源受限环境提供了高效解决方案。
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。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号