dinov2

通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法

DINOv2 视觉特征自监督学习 Vision Transformer 计算机视觉 Github 开源项目

DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。

文档

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。

hibou-b - 基于DINOv2框架预训练的数字病理学视觉Transformer模型

DINOv2GithubHuggingface医学图像处理开源项目数字病理学模型深度学习视觉Transformer

Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型，基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能，增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B，为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。

vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库高性能图像识别

FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目

项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型

CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型，通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异，平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索，可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持，适用于多种研究和应用场景。

resnet50d.ra2_in1k - 基于ResNet-D架构的高效图像分类与特征提取模型

GithubHuggingfaceResNettimm图像分类开源项目模型深度学习神经网络

ResNet-D是一款在ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型，采用ReLU激活函数和三层卷积结构，包含2560万参数。模型支持224x224尺寸训练输入和288x288测试输入，集成RandAugment增强技术，可实现图像分类、特征提取等计算机视觉任务。

densenet201.tv_in1k - DenseNet图像分类模型实现高效特征提取与精准分类

DenseNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

DenseNet201是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型。该模型拥有2000万参数，支持224x224像素输入，适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。其密集连接的卷积网络结构不仅提供准确的分类结果，还能生成丰富的特征表示。模型通过timm库提供预训练权重，便于快速部署和使用。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统

CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型，采用数据过滤网络（DFN）技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异，平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类，可与OpenCLIP框架无缝集成，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。

FeatUp - 提升任意模型特征空间分辨率的框架

FeatUpGithubICLR 2024分辨率提升开源项目模型无关框架特征上采样

FeatUp是一个模型无关的特征提升框架，可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍，同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型，适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码，为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

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