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vit-large-patch16-224

大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现

Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练,包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理,支持224x224分辨率输入,并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现,可用于图像分类等视觉任务。

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。
vit-large-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的大型Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型计算机视觉预训练模型
该模型是在ImageNet-21k数据集(1400万图像,21843类别)上预训练的大型Vision Transformer (ViT)。它采用Transformer架构,将224x224分辨率的图像分割成16x16的patch序列进行处理。模型可提取强大的图像特征,适用于分类等多种下游视觉任务。用户可直接用于图像嵌入或在特定任务上微调。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架,适合研究人员和开发者使用。
vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络
vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法,可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中,vit-base-patch16-224展现出较好的性能,为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。
vit_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 使用ImageNet数据集进行图像分类的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取预训练模型
该Vision Transformer模型专用于图像分类,最初在ImageNet-21k上进行扩展和正则化训练,并在ImageNet-1k上进行微调。由原作者使用JAX开发,后移植至PyTorch框架。模型的显著特点包括支持384x384图像尺寸,参数量达到304.7M,提升图像识别的准确性。该模型简化了图像分类和图像嵌入生成的过程。高效的数据增强和正则化策略进一步提升了模型性能,是计算机视觉研究与应用的有效工具。
vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调,采用86.6M参数,适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch环境,可应用于图像分类和嵌入场景。
vit-huge-patch14-224-in21k - 大型视觉Transformer模型实现高效图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
vit-huge-patch14-224-in21k是基于ImageNet-21k数据集预训练的大型视觉Transformer模型。它将图像分割为固定大小的块,通过Transformer编码器处理,可用于图像分类等多种计算机视觉任务。该模型提供了强大的图像特征提取能力,适用于各类下游视觉应用。
vit-base-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的视觉Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
这是一个基于Transformer架构的视觉模型,在包含1400万图像和21843个类别的ImageNet-21k数据集上预训练。模型将图像转换为16x16像素的固定大小patch序列,通过自注意力机制处理。它可用于图像分类等多种视觉任务,提供强大的特征提取能力。模型支持PyTorch和JAX/Flax框架,适用于需要高性能视觉理解的应用场景。
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。
vit-base-patch16-384 - Vision Transformer:基于图像分块的高效视觉识别模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉识别模型,在ImageNet-21k上进行预训练,并在ImageNet 2012上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,有效处理384x384分辨率的图像。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,适用于各种计算机视觉任务。该预训练模型为研究人员和开发者提供了快速开发高精度图像识别应用的基础。
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