# ImageNet事前学習

これはImageNet-1kデータセットで学習されたKL16変分オートエンコーダ(VAE)モデルで、画像から画像への変換タスクに使用されます。

DINOv2手法で訓練された小型視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出と分類タスクに適しています

ピラミッド視覚トランスフォーマー（PVT）は、トランスフォーマーアーキテクチャに基づく視覚モデルで、画像分類タスク向けに設計されています。

EfficientNetはモバイルフレンドリーな純粋な畳み込みモデルで、複合係数による深さ/幅/解像度の統一スケーリングを行い、ImageNet-1kデータセットで学習されています

EfficientNetはモバイルデバイスに適した純粋な畳み込みモデルで、複合係数によって深さ/幅/解像度の次元を統一してスケーリングし、ImageNet-1kデータセットで学習されています。

EfficientNetはモバイルフレンドリーな純粋な畳み込みモデルで、複合係数を用いて深さ、幅、解像度の次元を統一調整し、ImageNet-1kデータセットで学習されています。

EfficientNetはモバイルフレンドリーな純粋な畳み込みニューラルネットワークで、複合係数により深さ/幅/解像度の次元を統一調整し、効率的なスケーリングを実現

EfficientNetはモバイルフレンドリーな純粋な畳み込みモデルで、複合係数による深さ/幅/解像度の統一スケーリングにより、画像分類タスクで優れた性能を発揮します。

EfficientNetはモバイルフレンドリーな純粋な畳み込みニューラルネットワークで、複合係数により深さ/幅/解像度の次元を統一調整することで効率的なスケーリングを実現します。

EfficientNetはモバイルフレンドリーな純粋な畳み込みモデルで、複合係数による深さ/幅/解像度の統一スケーリングを行い、ImageNet-1kデータセットで学習されています。

EfficientFormer-L3はSnap Researchが開発した軽量なVision Transformerモデルで、モバイルデバイス向けに最適化されており、高性能を維持しながら低遅延を実現しています。

ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、全畳み込みマスク自己エンコーダーフレームワーク(FCMAE)を使用して事前学習

自己教師ありDINO手法で訓練された視覚Transformer（ViT）画像特徴モデルで、画像分類や特徴抽出タスクに適しています。

NAT-Miniは近傍注意メカニズムに基づく軽量視覚Transformerモデルで、ImageNet画像分類タスク向けに設計されています

MobileNet V2は、モバイルデバイス向けに最適化された小型・低遅延・低消費電力の視覚モデルです

MobileNet V2はモバイルデバイス向けに設計された軽量な畳み込みニューラルネットワークで、画像分類タスクで優れた性能を発揮します。

MobileNet V2はモバイルデバイス向けに設計された軽量な畳み込みニューラルネットワークで、画像分類タスクで優れた性能を発揮します。

MobileNet V1は、モバイルおよび組み込み向けの視覚アプリケーション向けに設計された軽量な畳み込みニューラルネットワークで、ImageNet-1kデータセットで事前学習されています。

LeViT-128SはImageNet-1kデータセットで事前学習された視覚Transformerモデルで、畳み込みネットワークの利点を組み合わせてより高速な推論を実現しています。

LeViT-128は視覚Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、畳み込みネットワークの利点を組み合わせて効率的な推論を実現します。

LeViT-256はTransformerアーキテクチャに基づく効率的な視覚モデルで、高速推論のために設計され、ImageNet-1kデータセットで事前学習されています。

LeViT-384はImageNet-1kデータセットで事前学習された視覚Transformerモデルで、畳み込みネットワークの利点を組み合わせてより高速な推論を実現しています。

MobileViTは、軽量で低遅延の視覚Transformerモデルであり、CNNとTransformerの利点を組み合わせ、モバイル端末に適しています。

MobileViTは、軽量で低遅延のビジョントランスフォーマーモデルで、CNNとTransformerの利点を組み合わせ、モバイル端末に適しています。

Data2Vec-VisionはBEiTアーキテクチャに基づく自己教師あり学習モデルで、ImageNet-1kデータセットで事前学習されており、画像分類タスクに適しています。

Data2Vec-VisionはBEiTアーキテクチャに基づく自己教師あり学習モデルで、ImageNet-1kデータセットで事前学習されており、画像分類タスクに適しています。

CvT-21はImageNet-1kデータセットで事前学習されたビジョントランスフォーマーモデルで、畳み込み操作を導入して従来のビジョントランスフォーマーを改良しています。

CvT-21は畳み込みビジョントランスフォーマーアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、ImageNet-1kデータセットで384x384解像度で事前学習されています。

CvT-13はImageNet-1kデータセットで事前学習されたビジョントランスフォーマーモデルで、畳み込み操作を導入することで従来のビジョントランスフォーマーの性能を改善しました。

imagenet-1kで学習されたRegNet画像分類モデル、ニューラルアーキテクチャサーチで設計された効率的なネットワーク構造

imagenet-1kデータセットで学習されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル

ImageNet-1kで学習されたRegNet画像分類モデル、ニューラルアーキテクチャサーチ技術を採用

imagenet-1kで訓練されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル

imagenet-1kで訓練されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル

imagenet-1kで訓練されたRegNet画像分類モデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的なネットワーク構造

ImageNet-1kで訓練されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル

ImageNet-1kで学習されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル

RegNetはニューラルアーキテクチャサーチによって設計された画像分類モデルで、imagenet-1kデータセットで学習されています。

RegNetはimagenet-1kで訓練された視覚分類モデルで、ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)によって設計された効率的なネットワーク構造です

imagenet-1kで学習されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル