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基于分层特征图的轻量级视觉Transformer模型

深度学习图像分类 Huggingface Swin Transformer v2 开源项目计算机视觉模型 Github ImageNet

Swin Transformer V2是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的视觉模型，采用分层特征图结构和局部窗口注意力机制，实现线性计算复杂度。模型整合了残差后归一化和余弦注意力等技术，在保持256x256分辨率输入的同时，提供了稳定的图像分类和特征提取能力。

文档

swinv2-tiny-patch4-window16-256 - Swin Transformer v2：分层特征图构建的高效视觉模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer v2图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

Swin Transformer v2是一种改进的视觉模型，通过合并图像块构建分层特征图，适用于图像分类和密集识别任务。它采用局部窗口自注意力机制，实现了线性计算复杂度。模型引入残差后归一化、余弦注意力和对数间隔连续位置偏置等技术，提升训练稳定性和迁移能力。同时，利用SimMIM自监督预训练方法减少了对大量标记图像的依赖。

swinv2-base-patch4-window8-256 - 增强视觉Transformer模型，提供升级的容量与图像分辨率

GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformer图像分类开源项目模型自监督预训练视觉Transformer

Swin Transformer v2是为图像分类和密集识别任务而设计的视觉Transformer模型。它在ImageNet-1k上进行256x256分辨率的预训练，具有通过局部窗口自注意力机制实现线性计算复杂度的特性。相比前代，Swin Transformer v2加入了残差后范数加余弦注意力以提升训练稳定性、日志距离连续位置偏置以提升低分辨率预训练模型在高分辨率任务中的表现，以及SimMIM自我监督预训练方法以减少对大规模标注图像的依赖。

swin-tiny-patch4-window7-224 - 层级结构的视觉Transformer模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉

Swin Transformer模型通过层级特征图和局部注意力机制实现线性计算复杂度。在ImageNet-1k数据集上以224x224分辨率训练后，可作为图像分类和密集识别任务的骨干网络。采用shifted windows技术平衡效率与性能，适用于图像分类或特定任务微调。

swin-base-patch4-window7-224-in22k - 基于shifted windows的分层视觉Transformer图像处理模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉

Swin Transformer是一个在ImageNet-21k数据集上预训练的视觉模型，通过shifted windows机制实现局部特征提取，降低计算复杂度。模型采用分层特征图构建和局部注意力计算方式，适用于图像分类和密集识别任务，计算复杂度与输入图像大小呈线性关系

swin-base-patch4-window12-384 - 高效图像分类的Swin Transformer视觉模型

GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类层次特征图开源项目模型自注意力机制视觉转换器

Swin Transformer是一款视觉Transformer，通过使用层级特征图和移窗技术，进行高效图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上以384x384分辨率训练，具备线性计算复杂度，使其适用于图像分类和密集识别任务。模型可用于原始图像分类，或者在模型集中寻找细化版本，适合处理计算密集型任务。

swin-base-patch4-window7-224 - 微软开源分层视觉Transformer图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformer图像分类开源项目模型深度学习视觉模型

Swin Transformer是Microsoft开发的图像分类模型，通过层级特征图构建和局部窗口注意力机制实现线性计算复杂度。模型在ImageNet-1k数据集上完成224x224分辨率训练，可作为通用主干网络支持图像分类和密集识别任务。其创新的窗口划分策略使模型在处理大尺寸图像时具有更高的效率。

swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型

GithubHuggingfaceImageNet-1kSwin Transformer V2timm图像分类开源项目模型特征提取

swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数，6.0 GMACs计算量，支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务，提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型，应用于多种计算机视觉项目。

swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k - Swin Transformer: 基于移位窗口的层级视觉模型

GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k是一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型包含2830万参数，支持224x224像素输入，可用于图像分类和特征提取。它采用分层视觉Transformer结构和移位窗口技术，提高了效率和性能。研究者可通过timm库便捷地使用此模型进行推理或进一步训练，适用于各种计算机视觉任务。

swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k - 分层视觉Transformer模型基于ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调

GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是基于Swin Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练，ImageNet-1k上微调，拥有1.965亿参数，34.5 GMACs计算量。它支持224x224输入图像，适用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型采用分层结构和移位窗口机制，平衡了计算效率和性能。

swin_base_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k - Swin Transformer模型：用于图像分类和特征提取的层级视觉架构

GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

swin_base_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-22k上预训练并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有8780万参数，支持224x224像素图像处理，可用于图像分类和特征提取。通过timm库，研究人员可以方便地加载预训练模型，进行图像分类、特征图提取或生成图像嵌入。这一模型在计算效率和性能之间实现了良好平衡，适用于各种计算机视觉任务。

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