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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_tiny_patch16_224.augreg_in21k - 增强与正则化的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型特征骨干
这是一个高效的Vision Transformer(ViT)图像分类模型,经过增强和正则化,在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发,并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取,参数量为9.7百万,1.1 GMACs,处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例,以及支持特定数据转换的功能,提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用,并提供开发者比较参考的方法。
deit-small-patch16-224 - 数据高效的图像Transformer模型,用于精炼图像分类
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型预训练
Data-efficient Image Transformer(DeiT)小型模型在ImageNet-1k上经过预训练和微调。该模型通过高效的预训练方法和识别精确的标签蒸馏技术实现了性能与效率的平衡。DeiT-small在ImageNet中实现79.9%的top-1准确率,支持PyTorch平台,适合图像分类任务,并可以通过ViTModel或ViTForImageClassification进行应用。
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型,在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数,可处理518x518大小的图像,适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用
CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较
OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。
beit-base-patch16-224 - 基于BERT架构的图像分类模型BEiT在视觉特征学习的应用
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类图像预处理开源项目机器学习模型
BEiT是一个Vision Transformer架构的图像分类模型,通过在ImageNet-21k数据集进行自监督预训练并在ImageNet-1k上微调而来。模型采用BERT风格的预训练方法处理224x224分辨率图像,结合16x16像素块嵌入和视觉token预测机制,实现了图像特征的提取。其特点是使用相对位置编码替代绝对位置编码,并通过patch特征平均池化完成分类任务。
vit_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型
Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练
这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练,并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型,其参数量达88.3M,计算量为12.7 GMACs,设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用,满足多种视觉任务需求,在图像识别和分析领域表现出稳定性能。
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。
vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练,可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数,支持224x224像素的输入图像。通过timm库,研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务,深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
vit_small_patch16_224.dino - DINO训练的小型Vision Transformer图像特征模型
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_small_patch16_224.dino是一个采用DINO自监督方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型拥有2170万参数,支持224x224像素图像输入,可用于图像分类和特征提取。通过timm库可快速部署,在ImageNet-1k数据集预训练后,为多种计算机视觉任务提供高质量的特征表示。
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