精选图像分类AI工具和开源项目合集 | 提供多样化选择
vit_base_patch8_224.dino
Github模型
将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
vit_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k
timm图像分类
采用ViT技术的视觉Transformer模型
eva02_base_patch14_224.mim_in22k
图像分类Huggingface
EVA02模型利用遮掩图像建模增强特征提取
mobilenetv3_small_075.lamb_in1k
特征提取开源项目
移动网络V3小型模型的图像分类与优化方法
vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k
ImageNet图像分类
增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用
dinov2-small-imagenet1k-1-layer
DINOv2特征提取
视觉特征学习的Transformer模型
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384
ImageNetConvNeXt V2
ConvNeXt-V2：精准高效的图像分类模型
dino-vitb8
Github开源项目
无需微调，实现高效图像分类的自监督视觉转换器
resnet50.tv_in1k
图像分类Huggingface
ResNet-B模型实现高效图像识别与分析
cat-vs-dog-resnet-50
图像分类Huggingface
基于微调的ResNet-50实现高精度猫狗图像分类
clip-japanese-base
图像分类视觉任务
日语CLIP模型，支持图像和文本的零样本分类与检索
resnetrs152.tf_in1k
ResNetRS-B开源项目
ResNetRS-B模型提供的图像信息处理新选择
tf_efficientnet_b0.in1k
图像分类ImageNet-1k
基于EfficientNet架构的tf_efficientnet_b0.in1k模型解析
levit_256.fb_dist_in1k
图像分类Github
LeViT卷积图像分类模型具备快速推理能力
convnext_small.fb_in22k
ImageNetGithub
支持多任务图像处理的预训练模型
convnextv2-base-22k-384
Github模型
基于ImageNet-22K数据集的ConvNeXt V2全卷积模型
vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m
自监督学习图像分类
基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型
vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k
timmImageNet
基于ViT架构的图像分类模型，兼容PyTorch
clip-vit-base-patch32
openai/clip-vit-base-patch32Transformers.js
使用Xenova/clip-vit-base-patch32实现Transformers.js的零样本图像分类
vit_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k
Vision Transformer特征提取
使用ImageNet数据集进行图像分类的Vision Transformer模型
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