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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_small_patch8_224.dino - 基于自监督DINO的图像特征提取Transformer
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CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
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vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
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vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型
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