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vit-tiny-patch16-224

轻量级ViT模型实现高效图像分类

vit-tiny-patch16-224是一个轻量级视觉transformer模型,专注于图像分类任务。这个模型采用16x16的patch大小和224x224的输入分辨率,在保持分类准确性的同时大幅降低了计算资源需求。其小型结构使其特别适合在资源受限环境中使用或需要快速推理的场景。值得注意的是,该模型是基于Google的ViT架构,由第三方研究者使用timm仓库的权重进行转换和发布。

vit_large_patch14_clip_336.openai - 通过CLIP模型探索计算机视觉鲁棒性
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI偏见开源项目数据集模型计算机视觉
OpenAI开发的CLIP模型通过ViT-L/14 (336x336)架构提高视觉任务的鲁棒性,专注于零样本图像分类,供研究人员深入探索。这个模型针对英语场景,其数据主要源自发达国家的互联网用户,目前不建议用于商用部署,但在学术界具备多学科研究的重要价值。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
SPViT - 单路径自注意力剪枝,提升ViT模型效率的新方法
GithubSPViT卷积层开源项目模型剪枝自注意力机制视觉Transformer
SPViT项目提出了一种单路径自注意力剪枝方法,将预训练ViT模型中的自注意力层剪枝为卷积层,形成混合模型结构。该方法通过权重共享机制降低了模型搜索成本,在减少计算资源消耗的同时保持了模型性能。实验表明,SPViT在多个基准测试中表现良好,为Vision Transformer模型的优化设计提供了新思路。
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
GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是基于Swin Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练,ImageNet-1k上微调,拥有1.965亿参数,34.5 GMACs计算量。它支持224x224输入图像,适用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型采用分层结构和移位窗口机制,平衡了计算效率和性能。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
vit-mae-base - MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉预训练模型
Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练,通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示,适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调,以满足特定应用需求。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
repvit_m1.dist_in1k - ImageNet-1k高效图像分类与特征提取开源项目
GithubHuggingfaceImageNet-1kRepViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
repvit_m1.dist_in1k是RepViT家族中的高效图像分类模型,专为ImageNet-1k数据集优化,应用蒸馏技术增强性能。模型参数为5.5M,0.8 GMACs,支持224x224图像尺寸。设计灵感源于对移动CNN的创新探索,结合ViT视角。详情请参考相关arXiv文献。该模型能够执行图像分类、特征提取和图像嵌入等任务,适合的研究和工程应用。
mobilenetv4_conv_aa_large.e230_r448_in12k_ft_in1k - 高效图像分类与特征提取模型 支持移动设备应用
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4timm图像分类开源项目模型预训练模型
MobileNet-V4图像分类模型经过ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k精细调整,优化了参数和图像处理能力。该模型适用于移动设备,并支持特征提取和图像嵌入。凭借出色的Top-1准确率和参数效率,它在同类模型中表现突出,提供快速准确的图像识别能力。
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