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高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViT视觉Transformer图像分类模型性能结构重参数化Github开源项目

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

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介绍相关项目
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。
cvt-13 - 融合CNN和ViT优势的创新图像分类模型
CvTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习视觉转换器
CvT-13是一款结合卷积神经网络(CNN)和视觉变换器(ViT)优势的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练，可处理224x224分辨率图像。CvT-13融合了CNN的局部特征提取和ViT的全局建模能力，在图像分类任务中表现出色。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型于不同的图像分类项目中。
vivit-b-16x2-kinetics400 - ViViT 扩展Vision Transformer至视频分析领域的创新模型
GithubHuggingfaceViViT开源项目模型深度学习视觉变换器视频分类计算机视觉
ViViT是Arnab等人提出的视频视觉Transformer模型，将Vision Transformer的概念扩展到视频领域。这一模型主要应用于视频分类等任务的微调，在视频数据处理方面表现出色。ViViT为视频分析和理解开辟了新途径，为研究人员和开发者提供了进行视频相关任务开发的有力工具。该模型的出现推动了计算机视觉技术在视频领域的发展，为未来的视频智能分析奠定了基础。
vit-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练，包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理，支持224x224分辨率输入，并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现，可用于图像分类等视觉任务。
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。
vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征提取开源项目模型自监督学习
该项目介绍了使用DINOv2方法的Vision Transformer（ViT）模型，通过无监督学习在LVD-142M数据集上进行预训练。这一模型适用于图像分类和嵌入，帮助提取稳健的视觉特征以及实现高效的图像识别。ViT模型的参数量为1136.5M和1784.2 GMACs，显现出其出色的性能和灵活性。用户可以在GitHub查看和下载该模型的代码和更多资源。
vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类
GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目权重转换模型
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。
nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练，模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率，16批量大小和5e-5学习率，评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核，但仅限于NSFW图像分类。
vit_small_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer图像分类模型 预训练于ImageNet-21k并微调于ImageNet-1k
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型包含2290万参数，处理224x224尺寸的图像输入。通过额外的数据增强和正则化技术提升性能，最初在JAX框架中训练，后移植至PyTorch。该模型提供简洁的API，支持图像分类和特征提取两大功能，可广泛应用于多种计算机视觉任务。
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。
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