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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。

vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调,采用86.6M参数,适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch环境,可应用于图像分类和嵌入场景。
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。
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-large-patch16-384 - Vision Transformer大模型,提升高分辨率图像分类表现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertransformer图像分类开源项目模型深度学习
项目提供了预训练于ImageNet-21k并在ImageNet 2012上微调的Vision Transformer(ViT)大模型。ViT通过将图像分为固定大小的补丁并使用Transformer编码器进行解析,提升了分类精度和特征提取能力,支持高分辨率视觉识别任务并兼容PyTorch使用。
vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练,可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数,支持224x224像素的输入图像。通过timm库,研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务,深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
vit-small-patch16-224 - Google开发的轻量级视觉Transformer模型用于高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelssafetensors图像分类开源项目模型
vit-small-patch16-224是Google开发的轻量级视觉Transformer模型,针对高效图像分类任务进行了优化。该模型由社区成员从timm仓库转换并上传至Hugging Face平台。它与ViT-base模型具有相同的使用方式,特别适合计算资源有限的应用场景。模型在ImageNet数据集上经过训练,可用于各种计算机视觉任务,如图像识别和分类。相比ViT-base,它具有更小的模型尺寸和更快的推理速度,同时保持了良好的性能表现。需要注意的是,模型的safetensors版本要求torch 2.0或更高版本的运行环境。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架,适合研究人员和开发者使用。
vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型,兼容PyTorch
GithubHuggingfaceImageNetViTVision Transformerstimm图像分类开源项目模型
ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调,采用数据增强和正则化,适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数,通过PyTorch实现,支持多种应用场景。
vit_base_patch16_224.orig_in21k - Vision Transformer图像特征提取模型无分类头版本
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取预训练模型
vit_base_patch16_224.orig_in21k是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,在ImageNet-21k数据集上预训练。模型采用16x16图像块处理,支持224x224输入尺寸,包含8580万参数。移除分类头设计使其专注于特征提取,适合迁移学习和微调。通过timm库可轻松应用于图像分类和特征提取任务,为计算机视觉研究提供有力支持。
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