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MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力

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。

AbSViT - 创新视觉注意力模型实现自适应分析合成
AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割
AbSViT是一个创新视觉注意力模型,采用分析合成方法实现自适应的自上而下注意力机制。该模型在ImageNet分类和语义分割任务中表现优异,尤其在鲁棒性测试中展现出色性能。AbSViT能够适应单目标和多目标场景,并根据不同问题动态调整注意力。这一模型为计算机视觉领域开辟了新的研究方向,有望在多种视觉任务中发挥重要作用。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
ml-aim - 自回归图像模型预训练的突破性进展
AIMGithub图像特征大规模模型开源项目自回归图像模型预训练
AIM项目开发了一系列采用自回归生成目标预训练的视觉模型。研究发现,图像特征的自回归预训练呈现出与大型语言模型类似的扩展性。该项目能够将模型参数轻松扩展到数十亿级,并能有效处理大规模未筛选的图像数据。AIM提供多种预训练模型,兼容PyTorch、MLX和JAX等多个框架,为计算机视觉领域的研究与应用提供了有力支持。
CellViT - 基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型
CellViTGithubPanNuke数据集Vision Transformer开源项目深度学习细胞分割
CellViT是一种基于Vision Transformer的深度学习方法,用于数字化组织样本中的细胞核自动实例分割。该项目结合了预训练的Vision Transformer编码器和U-Net架构,在PanNuke数据集上取得了领先性能。通过引入加权采样策略,CellViT提高了对复杂细胞实例的识别能力。它能够快速处理千兆像素级全切片图像,并可与QuPath等软件集成,为后续分析提供定位化的深度特征。
repvit_m1.dist_in1k - ImageNet-1k高效图像分类与特征提取开源项目
GithubHuggingfaceImageNet-1kRepViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
repvit_m1.dist_in1k是RepViT家族中的高效图像分类模型,专为ImageNet-1k数据集优化,应用蒸馏技术增强性能。模型参数为5.5M,0.8 GMACs,支持224x224图像尺寸。设计灵感源于对移动CNN的创新探索,结合ViT视角。详情请参考相关arXiv文献。该模型能够执行图像分类、特征提取和图像嵌入等任务,适合的研究和工程应用。
joytag - 多标签AI图像标记模型 支持5000+标签
AI视觉模型GithubJoyTagViT架构图像标签多标签分类开源项目
JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型,专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系,支持5000多个标签,适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578,能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。
deit3_base_patch16_224.fb_in1k - ImageNet-1k图像分类与嵌入的DeiT-III解决方案
DeiT-IIIGithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNet-1k图像分类开源项目模型模型比较
DeiT-III是一款经过ImageNet-1k训练的图像分类和嵌入模型,拥有86.6M参数以及17.6 GMACs。该模型可以进行图像特征提取与多任务处理,适用于各种视觉应用。对于图形识别及计算机视觉项目的从业者而言,其为ViT提供了一个新的升级途径。
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
CV-VAE - 兼容预训练模型的视频生成技术
CV-VAEGithubVAE兼容性开源项目潜在空间视频生成
CV-VAE是一种视频变分自编码器,专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型(如SD 2.1和SVD)兼容,用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重,支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。
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