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视觉特征学习的Transformer模型

DINOv2 特征提取开源项目模型 Github Huggingface 自监督学习图像分类 Vision Transformer

DINOv2方法无监督预训练的Vision Transformer，适用于影像特征学习增强场景。此小尺寸模型能在ImageNet-1k数据集上执行分类任务，通过提取特征来辅助下游任务。尽管模型未包含微调头，但可附加线性层进行标准分类，适合高精度视觉特征需求的应用。

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。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2：精准高效的图像分类模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器

ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力，通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练，并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量，支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用，支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k - VoVNet-v2轻量级图像分类模型兼顾性能与能效

GithubHuggingfaceImageNetVoVNettimm图像分类开源项目模型特征提取

ese_vovnet19b_dw.ra_in1k是基于VoVNet-v2架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上使用RandAugment技术预训练。该模型参数量为6.5M，计算量为1.3 GMACs，适用于多种图像分类任务。除了高效的分类功能，它还可作为特征提取骨干网络，支持特征图提取和图像嵌入。模型在保持高性能的同时，优化了能耗和GPU计算效率，是一个兼顾性能与效率的轻量级选择。

yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型

COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器

YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。

tf_efficientnetv2_m.in21k_ft_in1k - EfficientNetV2的图片识别与特征提取

EfficientNet-v2GithubHuggingface图像分类图像嵌入开源项目模型深度学习特征提取

EfficientNetV2模型在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调，最初使用TensorFlow构建，由Ross Wightman移植至PyTorch。其参数量为54.1M，能够在不同分辨率下实现精确的图像识别，并支持通过timm库执行图像分类、特征提取和嵌入生成等多任务。

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。

tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取

EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取

EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型，经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch，并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下，实现了高效性能与计算资源节约，适合作为多种视觉任务的解决方案。

LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer

GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer

LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。

convnext_tiny.in12k_ft_in1k - ConvNeXt微型模型基于ImageNet-12k预训练和ImageNet-1k微调

ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型

ConvNeXt微型图像分类模型在ImageNet-12k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用最新ConvNeXt架构,参数量28.59M,GMACs 4.47,激活量13.44M。224x224输入时Top-1准确率84.186%,384x384输入时达85.118%。适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等计算机视觉任务。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型

BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目

此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。

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