vit-mae-base

MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力

模型 Github 预训练模型开源项目 Huggingface 图像分类 Vision Transformer 计算机视觉深度学习

Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练，通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示，适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调，以满足特定应用需求。

3D-VisTA - 简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型

3D-VisTAGithub多模态融合开源项目自然语言处理计算机视觉预训练模型

3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。

convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型

ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型，通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外，该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数，ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现，ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。

hiera - 简洁高效的分层视觉Transformer模型

GithubHieraMAE预训练图像识别开源项目视觉Transformer视频识别

Hiera是一种分层视觉Transformer模型,在图像和视频任务中表现出色,同时保持高效推理。该模型简化了现有Transformer的复杂模块,并通过MAE预训练学习空间偏置,实现了简洁高效的架构。项目提供了模型库、推理示例和基准测试脚本,支持通过PyTorch Hub和Hugging Face Hub使用预训练模型。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架

AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目

muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。

Vim - 基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习

GithubVision Mamba图像分类开源项目深度学习状态空间模型视觉表示学习

Vision Mamba是一种基于双向Mamba块的新型视觉主干网络。该模型通过位置嵌入和双向状态空间模型处理图像序列，在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割等任务上表现优异。与DeiT等视觉Transformer相比，Vision Mamba不仅性能更高，还大幅提升了计算和内存效率。其在高分辨率图像特征提取方面的出色表现，使其有潜力成为新一代视觉基础模型的核心架构。

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。

RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型

GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN

RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。

VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS

GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验

VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验，展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频，了解如何应用这项前沿技术。

RetroMAE - 创新的检索导向语言模型预训练技术

BERTGithubRetroMAE信息检索开源项目自然语言处理预训练模型

RetroMAE是一种创新的检索导向语言模型预训练方法。通过掩码自编码器技术，该方法在MS MARCO和BEIR等基准测试中取得了显著性能提升。项目开源了预训练模型和微调工具，并提供了详细使用说明。RetroMAE在监督检索任务中表现卓越，同时展现出优秀的零样本迁移能力，为信息检索研究带来新的突破。项目提供了多个预训练模型，包括在维基百科和图书语料上预训练的基础版本，以及在MS MARCO数据集上微调的特定版本。研究人员可以通过Hugging Face轻松加载这些模型，进行实验或进一步改进。

MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络，适用于各种分辨率的图像处理

GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉

MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构，结合自注意力和混合块，实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力，并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理，适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包，详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。

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