Project Icon

CellViT

基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型

CellViT是一种基于Vision Transformer的深度学习方法,用于数字化组织样本中的细胞核自动实例分割。该项目结合了预训练的Vision Transformer编码器和U-Net架构,在PanNuke数据集上取得了领先性能。通过引入加权采样策略,CellViT提高了对复杂细胞实例的识别能力。它能够快速处理千兆像素级全切片图像,并可与QuPath等软件集成,为后续分析提供定位化的深度特征。

Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型
GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像,具有全局感受野,并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中,Vision-RWKV性能超越ViT模型;在密集预测任务中,它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT,并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。
crossvit_9_240.in1k - 跨注意力多尺度视觉Transformer图像分类模型
CrossViTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络模型
CrossViT 9 240是IBM开发的图像分类模型,基于CrossViT架构设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,参数量为8.6M,适用于240x240分辨率图像。模型采用跨注意力多尺度Vision Transformer技术,可高效提取图像特征,适用于图像分类和特征提取任务。研究人员和开发者可通过timm库使用该预训练模型进行推理或微调。
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
GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型
本模型结合ResNet与Vision Transformer优势,在大规模ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,实现高效准确的图像分类。具备9900万参数,支持384x384像素输入,可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型,进行推理或深入研究。
mobilevit_s.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
mobilevit_s.cvnets_in1k是一款基于MobileViT架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了训练。该模型仅有5.6M参数和2.0 GMACs计算量,体现了其轻量级特性。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等功能。通过融合MobileNet的效率和Vision Transformer的性能,这个模型特别适合在计算资源有限的移动设备上应用。
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习
HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法,用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练,在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征,为计算病理学研究提供支持。
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 视觉Transformer模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetViT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个经过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调的Vision Transformer模型。它采用额外数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取。该模型拥有2210万参数,支持224x224图像输入,可通过timm库轻松加载使用。模型原始在JAX训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch,为计算机视觉任务提供了强大的基础工具。
vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型视觉转换器迁移学习
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数,处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库,用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练,该模型展现出卓越的图像理解能力。
ViT-Prisma - 视觉变换器和CLIP模型机制解析开源库
GithubVision Transformer图像处理开源库开源项目机器学习解释性神经网络可视化
ViT-Prisma是一个专注于Vision Transformer和CLIP模型的开源机制解析库。它提供logit归因、注意力可视化和激活修补等技术,用于深入分析模型内部机制。该库还包含ViT训练代码和预训练模型,支持ImageNet-1k和dSprites分类任务。ViT-Prisma为视觉模型可解释性研究提供了实用的工具集。
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个轻量级Vision Transformer模型,专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。它拥有570万参数,能处理224x224尺寸的图像,在保持高效性能的同时提供准确的视觉分析能力。
owlvit-large-patch14 - 基于Vision Transformer的零样本目标检测模型
GithubHuggingfaceOWL-ViT多模态模型开源项目模型物体检测视觉变换器零样本学习
OWL-ViT模型采用CLIP和Vision Transformer架构,实现了零样本文本条件目标检测。它可以根据文本查询识别图像中的物体,无需预先定义类别。该模型在大规模图像-文本数据集上进行训练,并在COCO和OpenImages等数据集上微调。OWL-ViT为计算机视觉研究提供了新的可能性,尤其在零样本目标检测领域。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号