InternImage

突破大规模视觉基础模型性能极限

InternImage 大规模视觉模型目标检测图像分类语义分割 Github 开源项目

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

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介绍相关项目

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析

GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取

TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型，通过调整分辨率、深度和宽度，在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M，并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入，可用于多种图像处理场景。同时，通过timm库探索其指标表现，更深入了解其在神经信息处理中的应用。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型

CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型，通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异，平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索，可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持，适用于多种研究和应用场景。

vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架，适合研究人员和开发者使用。

GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型

GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉

GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破大幅提升图像分词性能

GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成

Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。

vit-base-patch16-384 - Vision Transformer：基于图像分块的高效视觉识别模型

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉识别模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet 2012上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，有效处理384x384分辨率的图像。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，适用于各种计算机视觉任务。该预训练模型为研究人员和开发者提供了快速开发高精度图像识别应用的基础。

vit-large-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的大型Vision Transformer模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型计算机视觉预训练模型

该模型是在ImageNet-21k数据集(1400万图像,21843类别)上预训练的大型Vision Transformer (ViT)。它采用Transformer架构,将224x224分辨率的图像分割成16x16的patch序列进行处理。模型可提取强大的图像特征,适用于分类等多种下游视觉任务。用户可直接用于图像嵌入或在特定任务上微调。

internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型

GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具

InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型，其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本，可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测，其展示了卓越的综合性能，适合复杂的研究和商业应用。

blip-image-captioning-large - BLIP框架驱动的先进图像描述模型

BLIPGithubHuggingface图像描述多模态学习开源项目模型自然语言处理视觉语言预训练

blip-image-captioning-large是基于BLIP框架的图像描述模型,采用ViT大型骨干网络和COCO数据集预训练。它支持条件和无条件图像描述,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务中表现卓越。该模型具有出色的泛化能力,支持CPU和GPU(含半精度)推理,为图像理解和生成研究提供了有力工具。

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