# 图像分类优化

Dogs Breed Image Classification V2
Apache-2.0
基于microsoft/resnet-152微调的犬种图像分类模型,在斯坦福犬类数据集上训练,准确率达84.08%。
图像分类 Transformers
D
jhoppanne
272
2
Hiera Huge 224 Hf
Hiera是一种高效的分层视觉Transformer模型,在图像和视频任务中表现优异且运行速度快
图像分类 Transformers 英语
H
facebook
41
1
Hiera Large 224 Hf
Hiera是一种层次化视觉Transformer模型,兼具快速、强大且简洁的特性,在图像视频任务中超越现有技术且速度更快。
图像分类 Transformers 英语
H
facebook
532
1
Hiera Base Plus 224 Hf
Hiera是一种分层式视觉Transformer模型,兼具快速、强大且简洁的特性,在广泛图像视频任务中超越现有技术水平同时显著提升运行速度。
图像分类 Transformers 英语
H
facebook
15
0
Hiera Base 224 Hf
Hiera是一种层次化视觉Transformer模型,具有快速、强大且简洁的特点,在图像和视频任务中表现优异。
图像分类 Transformers 英语
H
facebook
163
0
Hiera Small 224 Hf
Hiera是一种层次化视觉Transformer模型,兼具快速性、强大功能与极简设计,在图像视频任务中显著超越现有技术水准且运算效率突出
图像分类 Transformers 英语
H
facebook
23
0
Hiera Tiny 224 Hf
Hiera是一种层次化视觉Transformer模型,具有快速、强大且极其简洁的特点,在广泛图像与视频任务中超越当前最优技术的同时实现了显著的速度提升。
图像分类 Transformers 英语
H
facebook
8,208
0
Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Finetuned FER2013CKPlus 7e 05 Finetuned SFEW 7e 05
Apache-2.0
基于BEiT架构的视觉Transformer模型,在FER2013CKPlus和SFEW数据集上微调,用于面部表情识别任务。
图像分类 Transformers
B
lixiqi
17
0
Resnet 50 Finetuned FER2013 0.001
Apache-2.0
基于ResNet-50架构微调的面部表情识别模型,在FER2013数据集上训练,准确率达68.47%
图像分类 Transformers
R
Celal11
295
1
Yolov5n Cls V7.0
Gpl-3.0
YOLOv5n-cls-v7.0 是一个轻量级的图像分类模型,基于YOLOv5架构,适用于高效的视觉任务处理。
图像分类 Transformers
Y
fcakyon
16
2
Blossom Vit
Apache-2.0
基于google/vit-base-patch16-224微调的视觉Transformer模型,具体用途和训练数据未明确说明
图像分类 Transformers
B
taraqur
24
0
Regnet Y 064
Apache-2.0
基于imagenet-1k训练的RegNet模型,通过神经架构搜索设计的高效视觉模型
图像分类 Transformers
R
facebook
17
0
Regnet X 120
Apache-2.0
基于imagenet-1k训练的RegNet模型,通过神经架构搜索设计的高效视觉模型
图像分类 Transformers
R
facebook
17
0
Repvgg A0
Apache-2.0
RepVGG-A0是一种基于VGG风格的高效卷积神经网络,通过结构重参数化技术实现训练和推理架构的分离,提升性能。
图像分类 Transformers
R
frgfm
20
0
Resnet50
Apache-2.0
ResNet50是基于深度残差学习实现的图像分类模型,通过残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失问题。
图像分类 Transformers
R
glasses
13
0
Resnet26d
Apache-2.0
ResNet26d是基于深度残差学习的图像分类模型,是ResNet的变体(d)版本,优化了stem结构和shortcut连接方式。
图像分类 Transformers
R
glasses
13
0
Resnet26
Apache-2.0
ResNet26是基于深度残差学习架构的图像分类模型,是ResNet系列中的一种变体。
图像分类 Transformers
R
glasses
14
0
Resnet18
Apache-2.0
ResNet18是基于深度残差学习实现的图像分类模型,通过残差连接解决了深层网络训练困难的问题。
图像分类 Transformers
R
glasses
15
0
Resnet152
Apache-2.0
ResNet152是基于深度残差学习的图像分类模型,通过残差连接解决了深度网络训练中的梯度消失问题。
图像分类 Transformers
R
glasses
14
0
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