mobilenetv3_large_100.miil_in21k_ft_in1k

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MobileNet-v3图像分类模型结合大规模和标准数据集优势

MobileNet-v3是一款轻量级图像分类模型,由阿里巴巴MIIL团队在ImageNet-21k-P上预训练并在ImageNet-1k上微调。模型参数仅5.5M,适合资源受限设备。除图像分类外,还可用于特征图提取和图像嵌入,为视觉任务提供基础。该模型结合了大规模和标准数据集的优势,在保持高效性的同时提升了性能。

特征提取Huggingface图像分类模型timmImageNetGithub开源项目MobileNet-v3

MobileNetV3 大型模型介绍

这个项目展示了一个名为"mobilenetv3_large_100.miil_in21k_ft_in1k"的图像分类模型。它是MobileNetV3系列中的一个大型变体,由阿里巴巴MIIL团队训练而成。该模型在ImageNet-21k-P数据集上进行了预训练,然后在ImageNet-1k数据集上进行了微调,以提高其在常见图像分类任务上的性能。

模型特点

这个MobileNetV3模型具有以下特点:

  • 模型类型:图像分类/特征骨干网络
  • 参数量:5.5百万
  • GMACs:0.2(十亿乘加运算)
  • 激活量:4.4百万
  • 输入图像尺寸:224 x 224像素

它采用了MobileNetV3的架构,这是一种专为移动设备设计的高效神经网络。该模型在保持较小规模和计算效率的同时,仍能提供出色的图像分类性能。

使用方法

这个模型可以通过timm库轻松加载和使用。它支持多种用途:

  1. 图像分类:可以直接用于对图像进行分类,输出类别概率。

  2. 特征图提取:可以提取图像的多层特征图,用于下游任务。

  3. 图像嵌入:可以生成图像的高维向量表示,用于相似性搜索等任务。

使用时只需几行代码就可以完成模型加载、图像预处理和推理。这种灵活性使其成为各种计算机视觉应用的理想选择。

应用场景

由于其高效的设计,这个MobileNetV3模型特别适合以下场景:

  • 移动设备上的实时图像分类
  • 边缘计算设备中的视觉任务
  • 需要快速特征提取的大规模图像处理系统
  • 计算资源有限的嵌入式视觉应用

总的来说,这是一个性能卓越、应用广泛的轻量级图像分类模型,为各种实际应用提供了强大而高效的视觉智能解决方案。

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