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AI 모델 탐색 1055
A DINOv3 ConvNeXt image feature model. Pretrained on LVD-1689M with self-supervised DINOv3 method, distilled from DINOv3 ViT-7B. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 49.5 - GMACs: 8.7 - Activations (M): 21.6 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - DINOv3: https://arxiv.org/abs/2508.10104 - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - PyTorch Image Models: https://github.com/huggingface/pytorch-image-models - **Original:** https://github.com/facebookresearch/dinov3 - **Pretrain Dataset:** LVD-1689M - **License:** DINOv3
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자세히 보기 ↗An EUPE ConvNeXt image feature encoder. Distilled on LVD-1689M using the Efficient Universal Perception Encoder method, from a proxy teacher distilled from multiple domain-expert foundation vision encoders.
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained on ImageNet-22k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 66.3 - GMACs: 8.7 - Activations (M): 21.6 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt - **Dataset:** ImageNet-22k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained on ImageNet-22k and fine-tuned on ImageNet-1k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 50.2 - GMACs: 8.7 - Activations (M): 21.6 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-22k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained on ImageNet-22k and fine-tuned on ImageNet-1k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 50.2 - GMACs: 25.6 - Activations (M): 63.4 - Image size: 384 x 384 - **Papers:** - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-22k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained in `timm` on ImageNet-12k (a 11821 class subset of full ImageNet-22k) and fine-tuned on ImageNet-1k by Ross Wightman. ImageNet-12k training done on TPUs thanks to support of the TRC program. Fine-tuning performed on 8x GPU Lambda Labs cloud instances.
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained in `timm` on ImageNet-12k (a 11821 class subset of full ImageNet-22k) and fine-tuned on ImageNet-1k by Ross Wightman.
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자세히 보기 ↗A DINOv3 ConvNeXt image feature model. Pretrained on LVD-1689M with self-supervised DINOv3 method, distilled from DINOv3 ViT-7B. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 27.8 - GMACs: 4.5 - Activations (M): 13.4 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - DINOv3: https://arxiv.org/abs/2508.10104 - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - PyTorch Image Models: https://github.com/huggingface/pytorch-image-models - **Original:** https://github.com/facebookresearch/dinov3 - **Pretrain Dataset:** LVD-1689M - **License:** DINOv3
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained on ImageNet-1k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 28.6 - GMACs: 4.5 - Activations (M): 13.4 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt - **Dataset:** ImageNet-1k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained on ImageNet-22k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 44.6 - GMACs: 4.5 - Activations (M): 13.5 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt - **Dataset:** ImageNet-22k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt image classification model. Pretrained on ImageNet-22k and fine-tuned on ImageNet-1k by paper authors. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 28.6 - GMACs: 4.5 - Activations (M): 13.4 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - A ConvNet for the 2020s: https://arxiv.org/abs/2201.03545 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-22k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
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자세히 보기 ↗`timm` CLIP (image encoder only) weights from https://huggingface.co/laion/CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup
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자세히 보기 ↗A ConvNeXt-V2 self-supervised feature representation model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE). This model has no pretrained head and is only useful for fine-tune or feature extraction.
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