joytag

多标签AI图像标记模型支持5000+标签

JoyTag AI视觉模型图像标签多标签分类 ViT架构 Github 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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具，简化深度学习训练数据准备过程

BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习

一款无需复杂配置的图像数据标注工具，专注于边界框标注，支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署，兼容Yolov4和TensorFlow训练平台，并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程，提升数据标注效率和质量。

vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型，兼容PyTorch

GithubHuggingfaceImageNetViTVision Transformerstimm图像分类开源项目模型

ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调，采用数据增强和正则化，适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数，通过PyTorch实现，支持多种应用场景。

InternViT-300M-448px - 动态分辨率视觉模型提供高效特征提取和OCR功能

GithubHuggingfaceInternViTOCR能力图像嵌入开源项目模型知识蒸馏视觉基础模型

InternViT-300M-448px是一个经过知识蒸馏的视觉基础模型，具有304M参数量和448x448的动态输入分辨率。该模型支持多图块处理，训练时1-12个，测试时可扩展至40个。通过在LAION、COYO等多个数据集上预训练，并整合额外OCR数据，模型展现出优秀的鲁棒性、文字识别和高分辨率处理能力。它可为多种视觉任务提供高质量的图像特征提取。

awesome-data-labeling - 全面数据标注工具集锦

CVATGithubawesome-data-labelingimage annotationlabelImg开源项目数据标注工具

汇集各类数据标注工具，包括图像、文本、音频、视频、时间序列、3D和Lidar等多种应用领域。这些开源高效的工具能有效加速机器学习和计算机视觉项目的数据准备。

vit-large-patch16-384 - Vision Transformer大模型，提升高分辨率图像分类表现

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertransformer图像分类开源项目模型深度学习

项目提供了预训练于ImageNet-21k并在ImageNet 2012上微调的Vision Transformer（ViT）大模型。ViT通过将图像分为固定大小的补丁并使用Transformer编码器进行解析，提升了分类精度和特征提取能力，支持高分辨率视觉识别任务并兼容PyTorch使用。

mobilevit-small - 高效轻量的移动端视觉转换器

GithubHuggingfaceImageNetMobileViT图像分类开源项目机器学习模型神经网络

MobileViT-small是一款轻量级视觉模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型融合MobileNetV2结构和transformer块，实现高效全局图像处理。仅5.6M参数量，却在ImageNet上获得78.4%的top-1准确率。适用于移动设备的图像分类等任务，平衡了性能与效率。

vit_base_patch32_clip_448.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的ViT图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型视觉Transformer

这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在LAION-2B数据集预训练后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含8830万参数，支持448x448输入图像，可用于图像分类和特征提取。该模型通过timm库实现，提供简单使用示例，采用Apache-2.0许可。

Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型

GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像，具有全局感受野，并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中，Vision-RWKV性能超越ViT模型；在密集预测任务中，它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT，并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。

clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索

CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类

CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间，支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库，用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术，将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持，是图像-文本多语言处理的有效工具。

vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用

GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型

ViT图像分类模型结合增强与正则化技术，基于ImageNet-21k训练后在ImageNet-1k微调。模型通过JAX进行训练并移植至PyTorch，拥有22.2M参数和384x384图像输入，展示了12.4 GMACs的高效性。适用于图像分类与特征提取，在视觉识别和嵌入生成中表现出色。

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