microsoft/resnet-50
ResNet-50 v1.5 ResNet model pre-trained on ImageNet-1k at resolution 224x224. It was introduced in the paper Deep Residual Learning for Image Recognition(https://arxiv.org/abs/1512.03385) by He et al. Disclaimer: The team releasing ResNet did not wr...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#4 Repository Của Tuần
#4 Repository Của Tuần
🧠 ResNet-50 v1.5: Mô hình phân loại ảnh mạnh mẽ với kiến trúc ResNet nổi tiếng
ResNet-50 v1.5 là phiên bản cải tiến của ResNet, được huấn luyện trên ImageNet-1k với độ phân giải 224x224, nổi bật với khả năng học sâu nhờ residual learning và skip connections.
ResNet (Residual Network) là một mạng nơơnon tích chất (CNN) giúp mở rộng khái niệm học còn lại và kết nối bỏ qua, cho phép huấn luyện các mô hình sâu hơn. Đây là phiên bản ResNet v1.5, khác biệt so với v1 ở chỗ: trong các khối bottleneck cần giảm tốc, v1 đặt stride = 2 ở lớp tích chất 1x1 đầu tiên, trong khi v1.5 đặt stride = 2 ở lớp tích chất 3x3. Sự khác biệt này giúp ResNet-50 v1.5 chính xác hơn khoảng ~0.5% top1 so với v1, nhưng có nhược điệp nhỏ (~5% imgs/sec).
✨ Điểm nổi bật
- Residual Learning & Skip Connections: Cho phép huấn luyện mô hình rất sâu mà không bị suy giảm hiệu suất.
- Phiên bản v1.5 cải tiến: Tối ưu vị trí stride trong bottleneck block, tăng độ chính xác.
- Hỗ trợ đa framework: Tương thích với PyTorch, TensorFlow và JAX nhờ thư viện Transformers.
- Dự đoán 1000 lớp ImageNet: Phân loại ảnh chi tiết với độ chính xác cao.
- Dễ tích hợp: Cung cấp API đơn giản qua AutoImageProcessor và ResNetForImageClassification.
- Mã nguồn mở Apache 2.0: Tự do sử dụng và phát triển.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các mô hình CNN truyền thống gặp khó khăn khi huấn luyện sâu, ResNet giải quyết bằng skip connections — giúp gradient lan truyền dễ dàng hơn. Phiên bản v1.5 tinh chỉnh nhỏ nhưng hiệu quả, là lựa chọn mặc định trong nhiều ứng dụng thực tế. Dễ dàng tích hợp vào pipeline xử lý ảnh với Hugging Face Transformers.
#ResNet #ImageClassification #DeepLearning #ComputerVision #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Vision Transformer (base-sized model) Vision Transformer (ViT) model pre-trained on ImageNet-21k (14 million images, 21,843 classes) at resolution 224x224, and fine-tuned on ImageNet 2012 (1 million images, 1,000 classes) at resolution 224x224. It w...
BERT base model (uncased) Pretrained model on English language using a masked language modeling (MLM) objective. It was introduced in this paper(https://arxiv.org/abs/1810.04805) and first released in this repository(https://github.com/google-resear...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Model Card for T5 Small !model image(https://camo.githubusercontent.com/623b4dea0b653f2ad3f36c71ebfe749a677ac0a1/68747470733a2f2f6d69726f2e6d656469756d2e636f6d2f6d61782f343030362f312a44304a31674e51663876727255704b657944387750412e706e67) Table of Con...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic se...
GPT-2 Test the whole generation capabilities here: https://transformer.huggingface.co/doc/gpt2-large Pretrained model on English language using a causal language modeling (CLM) objective. It was introduced in this paper(https://d4mucfpksywv.cloudfro...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...