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convnext_xxlarge.clip_laion2b_soup_ft_in1k

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大规模预训练的高性能图像分类模型

ConvNeXt XXLarge是一款基于ConvNeXt架构的高性能图像分类模型。该模型在LAION-2B数据集上进行CLIP预训练，随后在ImageNet-1k上微调，拥有8.46亿参数。在256x256的图像输入下，Top-1准确率达到88.612%。除图像分类外，该模型还支持特征图提取和图像嵌入生成，可为多种计算机视觉任务提供强大支持。

Huggingface图像分类模型LAIONtimmGithubConvNeXt开源项目ImageNet-1k
GitHubHugging Face论文文档

ConvNeXt XXLarge CLIP LAION2B SOUP FT IN1K 项目介绍

这是一个基于ConvNeXt架构的图像分类模型,由Ross Wightman在timm框架中开发。该模型在LAION-2B数据集上进行了预训练,并在ImageNet-1k数据集上进行了微调。

模型概述

  • 模型类型:图像分类/特征骨干网络
  • 参数量:846.5百万
  • GMACs:198.1
  • 激活量:124.5百万
  • 输入图像尺寸:256 x 256

技术细节

该模型基于ConvNeXt架构,采用了以下技术:

  • 使用CLIP方法在LAION-2B大规模图文数据集上进行预训练
  • 采用"模型汤"(model soup)技术,融合多个预训练模型
  • 在ImageNet-1k数据集上进行微调,提升分类性能

使用方法

该模型可以通过timm库轻松调用,主要有以下几种用法:

  1. 图像分类:直接输出1000类的分类结果
  2. 特征提取:提取多尺度的特征图
  3. 图像嵌入:获取图像的紧凑表示

使用时只需几行代码即可完成模型加载、数据预处理和推理。

性能对比

在ImageNet验证集上,该模型的Top-1准确率达到了88.612%,Top-5准确率为98.704%,处于同类模型的领先水平。

与其他ConvNeXt系列模型相比,该模型在准确率和效率之间取得了很好的平衡。虽然参数量较大,但推理速度仍然很快,每秒可处理122.45张图像。

总结

这是一个强大的图像分类和特征提取模型,结合了多项先进技术,在准确率和效率上都表现出色。它可以作为各种下游视觉任务的基础模型使用。

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