vit-xray-pneumonia-classification

基于ViT的胸部X光肺炎分类模型

模型图像分类肺炎检测 Github ViT模型胸部X光分类开源项目 Huggingface 机器学习

该项目利用ViT模型对胸部X光图像进行肺炎分类，在验证集上准确率达97.42%。模型能快速区分正常和肺炎X光片，并提供简易推理代码。这一工具有助于提升肺炎诊断的效率和准确性，为医疗行业带来实际价值。

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介绍相关项目

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型

GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型

这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练，模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率，16批量大小和5e-5学习率，评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核，但仅限于NSFW图像分类。

efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测

EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉

EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。

vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习

该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练，基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计，包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果，DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异，并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型，适合多种机器学习场景。

vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体

GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。

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。

mobilevit-xx-small - 轻量级移动端视觉转换模型，适用于通用图像分类

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTTransformer卷积神经网络图像分类开源项目模型

MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能，通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块，适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入，已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法，可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。

Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型

GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学

Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型，通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像，提取关键特征信息，为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构，具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用，需要通过机构邮箱认证。

vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型

GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉

vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述，支持多种图像输入方式，易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法，为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。

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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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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