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vit-xray-pneumonia-classification

基于ViT的胸部X光肺炎分类模型

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。

mobilevit_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型,专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练,仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务,平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性,为资源受限环境提供了高效解决方案。
fastvit_ma36.apple_in1k - Apple开源的高性能混合视觉Transformer图像处理模型
FastViTGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉
FastViT是Apple开源的混合视觉Transformer模型,基于结构重参数化技术构建。模型在ImageNet-1k数据集训练,参数量4410万,支持256x256图像输入。主要功能包括图像分类、特征图提取和图像嵌入表示。通过混合架构设计,在保证准确率的基础上优化了计算效率。
rad-dino - 胸部X光图像自监督编码的视觉转换器模型
GithubHuggingfaceRAD-DINO医学图像编码开源项目模型胸部X光自监督学习视觉转换器模型
RAD-DINO是一个基于DINOv2自监督学习方法的视觉转换器模型,专用于胸部X光图像编码。作为视觉主干,它支持图像分类、分割、聚类和检索等多种下游任务。该模型由Microsoft Health Futures开发,使用5个公开胸部X光数据集共882,775张图像训练而成。RAD-DINO作为通用医学影像编码器,能够在无需文本监督的情况下有效捕获胸部X光的关键特征。
ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成
CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库
ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本,将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入,特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据,有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。
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。
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。
dino-vits8 - 采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练
小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练,专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入,用于图像表征,无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取,并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。
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-small-patch16-224 - Google开发的轻量级视觉Transformer模型用于高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelssafetensors图像分类开源项目模型
vit-small-patch16-224是Google开发的轻量级视觉Transformer模型,针对高效图像分类任务进行了优化。该模型由社区成员从timm仓库转换并上传至Hugging Face平台。它与ViT-base模型具有相同的使用方式,特别适合计算资源有限的应用场景。模型在ImageNet数据集上经过训练,可用于各种计算机视觉任务,如图像识别和分类。相比ViT-base,它具有更小的模型尺寸和更快的推理速度,同时保持了良好的性能表现。需要注意的是,模型的safetensors版本要求torch 2.0或更高版本的运行环境。
maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k - MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练
GithubHuggingfaceImageNetMaxViT人工智能图像分类开源项目模型深度学习
MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型,通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制,总参数量119.9M,支持512x512分辨率输入。除图像分类外,还可输出多尺度特征图和嵌入向量,便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。
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