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deit-base-patch16-224

DeiT高效视觉Transformer 创新图像分类模型

ImageNet模型图像分类DeiTGithub深度学习Vision TransformerHuggingface开源项目

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。

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vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型
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vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。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。模型包含8665万个参数，支持224x224像素的输入图像，可用于图像分类和特征提取。通过timm库，用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。
vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类
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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_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型
Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练
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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_base_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer用于图像分类和特征提取的先进模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
此Vision Transformer模型专注于图像分类和特征提取任务。经ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调，采用先进的数据增强和正则化方法。支持384x384像素输入，拥有8690万参数。不仅可进行图像分类，还能生成图像嵌入。源自Google Research，经Ross Wightman移植到PyTorch，现已成为timm库的重要组成部分。
vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用
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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
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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。
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vit_base_patch16_224.mae - 采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型
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