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deit-base-patch16-224

DeiT高效视觉Transformer 创新图像分类模型

DeiT是一种高效训练的视觉Transformer模型,在ImageNet-1k数据集上预训练和微调。采用创新的数据高效方法,以较少计算资源实现出色图像分类性能。支持224x224分辨率输入,Top-1准确率达81.8%。可直接用于图像分类或作为下游视觉任务的特征提取器。该模型在保持ViT架构优势的同时,显著提高了训练效率和分类精度。

beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k - BEiT模型:基于ImageNet数据集的高效图像分类与特征提取
BEiTGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k是一个强大的图像分类模型,基于BEiT架构设计。该模型在ImageNet-22k数据集上进行自监督掩码图像建模预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上微调,具有8650万个参数。它支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取,为计算机视觉任务提供高效解决方案。
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。
beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k - BEiT 基于Transformer的自监督图像分类模型
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自监督学习视觉转换器
BEiT是一种基于Transformer的图像分类模型,在ImageNet-22k数据集上进行自监督预训练和微调。它采用掩码预测目标和相对位置编码,有效学习图像表示。该模型在多个图像分类基准测试中表现出色,为计算机视觉任务提供了强大的基础。
vit-base-patch32-224-in21k - Vision Transformer模型在2100万图像数据集上预训练
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于transformer架构的视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练。该模型将图像转换为固定大小的patch序列,通过线性嵌入和位置编码输入transformer编码器。ViT可应用于图像分类等多种视觉任务,只需在预训练编码器上添加任务特定层。模型在224x224分辨率下训练,批量大小为4096,在多项图像分类基准测试中展现出优秀性能。
beit_base_patch16_384.in22k_ft_in22k_in1k - 高效的BEiT自监督图像分类与嵌入模型
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自监督学习视觉Transformer
BEiT图像分类模型在ImageNet-22k上通过DALL-E dVAE自监督掩码图像建模进行训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上进行微调。特点包括易于实现图像分类和生成图像嵌入,具有86.7百万参数,支持384x384图像。模型适合通过timm库高效调用,适用于多种计算机视觉应用。
vit-base-patch32-384 - Vision Transformer图像分类模型支持大规模数据训练
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer(ViT)是一款图像分类模型,采用Transformer编码器架构,通过将图像分割为固定大小patch进行处理。模型在包含1400万张图像的ImageNet-21k数据集完成预训练,并在ImageNet-1k数据集上进行384x384分辨率的微调。提供预训练权重,可直接应用于图像分类或迁移学习任务。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
vit_base_patch16_224.augreg_in21k - 基于ImageNet-21k训练的Vision Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformertimm图像分类开源项目模型模型嵌入
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上训练。模型采用额外的数据增强和正则化技术,参数量1.026亿,处理224x224像素图像。除图像分类外,还可用作特征提取器生成图像嵌入。基于PyTorch实现,提供简洁API,适用于多种计算机视觉任务。模型由Google Research开发,Ross Wightman将其移植到PyTorch。
vit-base-patch16-224-cifar10 - 视觉Transformer在CIFAR10上的图像分类优化
CIFAR10GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型微调深度学习
Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练,并在CIFAR10数据集上微调,适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取,为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码,了解如何将该技术应用到各种项目中。
beitv2_base_patch16_224.in1k_ft_in22k - BEiT-v2架构的ImageNet-22k微调图像分类与特征提取模型
BEiT-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目机器学习模型模型
beitv2_base_patch16_224.in1k_ft_in22k是基于BEiT-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k上进行自监督预训练,并在ImageNet-22k上微调。该模型拥有1.026亿参数,支持224x224像素输入,适用于图像分类和特征提取。通过timm库可轻松加载,为计算机视觉研究和应用提供强大工具。
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