A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
언어부터 이미지, 오픈 웨이트부터 API까지. 기능과 실제 비용을 비교하세요.
다음 아이디어에 맞는 AI를 찾아보세요.
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 88.7 - GMACs: 15.4 - Activations (M): 28.8 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders: https://arxiv.org/abs/2301.00808 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-1k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
번역 대기 중 · 원문 표시
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 198.0 - GMACs: 101.1 - Activations (M): 126.7 - Image size: 384 x 384 - **Papers:** - ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders: https://arxiv.org/abs/2301.00808 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-1k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
번역 대기 중 · 원문 표시
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 15.6 - GMACs: 2.5 - Activations (M): 8.4 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders: https://arxiv.org/abs/2301.00808 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-1k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
번역 대기 중 · 원문 표시
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-1k. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 9.1 - GMACs: 1.4 - Activations (M): 6.1 - Image size: train = 224 x 224, test = 288 x 288 - **Papers:** - ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders: https://arxiv.org/abs/2301.00808 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-1k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
번역 대기 중 · 원문 표시
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k. - **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:** - ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders: https://arxiv.org/abs/2301.00808 - **Original:** https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2 - **Dataset:** ImageNet-1k - **Pretrain Dataset:** ImageNet-1k Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.
번역 대기 중 · 원문 표시
A ConvNeXt-V2 image classification model. Pretrained with a fully convolutional masked autoencoder framework (FCMAE) and fine-tuned on ImageNet-22k and then ImageNet-1k.
번역 대기 중 · 원문 표시
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
基础档案已收录,详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
기본 정보 등록 · 상세 정보 보완 예정
제공사, 분류, 입출력 조건을 조정하세요. 새 모델이 계속 등록됩니다.
월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.