精选图像分类AI工具和开源项目合集 | 提供多样化选择
deit-small-patch16-224
图像分类DeiT
数据高效的图像Transformer模型，用于精炼图像分类
bit-50
开源项目模型
大规模增强视觉学习的预训练模型
convnextv2_nano.fcmae_ft_in1k
Github开源项目
基于FCMAE的ConvNeXt-V2高效图像分类与特征提取模型
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k
开源项目模型
精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k
ImageNetGithub
EVA02视觉Transformer的图像分类与特征提取模型
vit_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k
图像分类ImageNet-1k
ViT图像分类与特征提取模型
vit_small_patch8_224.dino
图像分类模型比较
基于自监督DINO的图像特征提取Transformer
resnet50.ram_in1k
timmAugMix
ResNet50模型在ImageNet-1k上的应用与特征提取
dino-vits8
Github预训练
采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型
twins_svt_large.in1k
timmTwins-SVT
Twins-SVT模型适用于图像分类的创新Transformer架构
wide_resnet101_2.tv_in1k
wide_resnet101_2.tv_in1k特征提取
宽残差网络101_2图像分类与特征提取功能
efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k
timm图像分类
EfficientNet-加强版：适用于图像分类与特征提取的高效模型
convnext_nano.in12k_ft_in1k
ConvNeXtGithub
基于ConvNeXt架构的轻量级图像分类模型
vit-base-patch32-384
ImageNetGithub
Vision Transformer图像分类模型支持大规模数据训练
resnet10t.c3_in1k
图像分类Image Embeddings
使用ResNet-T技术的先进图像分类模型
swinv2-base-patch4-window8-256
Swin Transformer自监督预训练
增强视觉Transformer模型，提供升级的容量与图像分辨率
mobilenetv4_conv_medium.e500_r256_in1k
timm特征提取
MobileNet-V4中档卷积模型：在保持较低参数量的同时提高图像分类效率
tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k
Github开源项目
EfficientNetV2的图片识别与特征提取
siglip-base-patch16-256-multilingual
图像分类Huggingface
基于Sigmoid损失函数的多语言视觉语言模型
vit
Optimum Habana开源项目
在Habana Gaudi HPU上高效运行ViT模型的配置指南
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