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A RepViT image classification model. Trained on ImageNet-1k with distillation by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 5.5 - GMACs: 0.8 - Activations (M): 7.4 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective: https://arxiv.org/abs/2307.09283 - **Original:** https://github.com/THU-MIG/RepViT - **Dataset:** ImageNet-1k
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A ResNeSt (ResNet based architecture with Split Attention) image classification model. Trained on ImageNet-1k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 10.6 - GMACs: 2.8 - Activations (M): 7.3 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - ResNeSt: Split-Attention Networks: https://arxiv.org/abs/2004.08955 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Original:** https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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