wd-v1-4-swinv2-tagger-v2

带有改进推理和标签分类性能的新特性

ONNXRuntime 开源项目模型 Github Huggingface 训练 WD 1.4 SwinV2 Tagger 标签

模型WD 1.4 SwinV2 Tagger V2改进了标签分类功能，使用Danbooru图像集进行训练，V2.1版本增强了ONNXRuntime兼容性，并与timm兼容，支持多批次推理。使用TRC项目提供的TPU部署，提升模型的性能和算法效果。

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介绍相关项目

Qwen2-VL-7B-Captioner-Relaxed - 基于Qwen2-VL的高精度图像描述模型

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cards_bottom_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epochs - 基于 Swin Transformer 的图像分类模型实现

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这是一个基于 Microsoft Swin-Tiny 的图像分类模型。模型经过100轮训练，使用Adam优化器和线性学习率调度，batch size为128，在测试集达到59.47%准确率。该模型结合了Transformer架构与图像处理技术，可用于图像分类任务。模型采用了先进的深度学习技术，通过对大量图像数据的学习，提高了分类的准确性和效率。适用于各种需要自动化图像分类的应用场景。

dart-v1-sft - 优化Danbooru标注生成的Transformer模型

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Dart是一款经过微调的Transformer模型，专注于Danbooru标注生成，具备良好的效率和准确性。借助Hugging Face的Transformers和Optimum库，该模型支持ONNX等多种高性能推理工具。Dart旨在为开发者提供便捷的标注生成功能，基于2020年以后的最新数据集进行训练，确保生成结果的时效性和相关性。

swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k - 分层视觉Transformer模型基于ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调

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Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解

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Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

wide_resnet101_2.tv_in1k - 宽残差网络101_2图像分类与特征提取功能

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Wide-ResNet101_2.tv_in1k是一种经ImageNet-1k数据训练的图像分类模型，采用ReLU激活、7x7卷积以及1x1卷积捷径降采样。该模型在图像分类和特征图提取方面表现优秀，可通过timm库轻松集成，是图像处理和计算机视觉领域的实用工具。

vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析

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该模型结合ResNet与Vision Transformer（ViT）的特点，专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练，后在ImageNet-1k上微调，并在JAX中创建，由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活，针对384x384图像进行了优化，通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力，适用于多种图像识别应用。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型：支持多语言的视觉理解与设备自动化

GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型自动操作视频理解

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vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类

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sdxl-detector - 高效分类现代图像与Wikimedia-SDXL数据优化模型

AI艺术检测器AutoTrainGithubHuggingfaceSDXLWikimedia图像分类开源项目模型

SDXL Detector专为精确分类Wikimedia-SDXL图像对而设计，通过微调umm-maybe AI art detector模型，有效提高了对现代扩散模型和非艺术性图像的识别能力。尽管对旧版本生成模型图像的检测能力可能不如原始模型，SDXL Detector适合非商业用途，凭借AutoTrain训练展现出高效性能，如出色的f1得分和精准度。

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