timm/tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k
🧠 AI 模型timm
一款针对高性能图像分类任务优化的高效预训练 EfficientNetV2-S 模型。
EfficientNetV2-S 模型代表了卷积神经网络设计的重大演进，相比前代产品，它更专注于提升训练速度和参数效率。该版本由 timm 库托管，采用了改进的架构，集成了 Fused-MBConv 层，从而在现代硬件加速器上显著加快了训练速度。通过在海量 ImageNet-21k 数据集上预训练并在 ImageNet-1k 上微调，该模型具备卓越的特征提取能力，能够很好地泛化到各种视觉识别任务中。它完全兼容 PyTorch 生态系统，并支持 safetensors 格式以实现安全高效的模型加载。凭借超过 80 万次的下载量，它已成为生产级计算机视觉流水线中久经考验的组件，在不牺牲性能的前提下提供了轻量级的部署方案。
💡核心亮点
- ├─基于 EfficientNetV2-S 架构
- ├─ImageNet-21k 预训练权重
- └─针对 PyTorch/timm 深度优化
🎯适用人群
- ├─计算机视觉工程师
- └─AI 研究人员