swinv2-tiny-patch4-window8-256

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

cards_bottom_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epochs - 基于 Swin Transformer 的图像分类模型实现

GithubHuggingfacemicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224人工智能图像分类开源项目数据训练机器学习模型

这是一个基于 Microsoft Swin-Tiny 的图像分类模型。模型经过100轮训练，使用Adam优化器和线性学习率调度，batch size为128，在测试集达到59.47%准确率。该模型结合了Transformer架构与图像处理技术，可用于图像分类任务。模型采用了先进的深度学习技术，通过对大量图像数据的学习，提高了分类的准确性和效率。适用于各种需要自动化图像分类的应用场景。

cards_bottom_right_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-v2 - 基于Swin Transformer图像分类模型实现60.79%精度

GithubHuggingfacemicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224图像分类开源项目机器学习优化模型模型训练深度学习

这是一个基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224架构的图像分类模型。经过30轮训练迭代，模型采用128批量大小，5e-05学习率，结合Adam优化器与线性学习率调度策略。模型性能从初始的41.56%提升至60.79%，实现稳定的分类效果。

cards-top_right_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-v2_more_data - 微软Swin Transformer图像分类模型的性能优化实践

本项目展示了一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型优化案例。经过50轮训练后，模型准确率从43.37%提升至62.69%，验证损失降低至0.92。优化过程采用了Adam优化器和线性学习率策略，实现了稳定的性能提升。

vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类

GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目权重转换模型

vit-tiny-patch16-224是一个轻量级视觉transformer模型，专注于图像分类任务。这个模型采用16x16的patch大小和224x224的输入分辨率，在保持分类准确性的同时大幅降低了计算资源需求。其小型结构使其特别适合在资源受限环境中使用或需要快速推理的场景。值得注意的是，该模型是基于Google的ViT架构，由第三方研究者使用timm仓库的权重进行转换和发布。

vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习

ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。

vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的轻量级图像分类与特征提取模型

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

vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个轻量级Vision Transformer模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了增强的数据增强和正则化技术。它拥有570万参数，能处理224x224尺寸的图像，在保持高效性能的同时提供准确的视觉分析能力。

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。

cards-top_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epoch - Swin-Tiny模型微调的图像分类系统在ImageFolder数据集达58.16%准确率

GithubHuggingfaceSwin Transformer准确率图像分类开源项目机器学习模型模型微调

本项目基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224模型微调，构建了一个图像分类系统。经过100轮训练，在ImageFolder数据集上达到58.16%的分类准确率。项目使用Adam优化器和线性学习率调度器，总批量大小为128。系统基于PyTorch框架开发，为图像分类任务提供了实用的基础模型。

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。

vit_small_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的自监督图像特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用DINOv2自监督学习方法，在LVD-142M数据集上预训练，拥有2210万参数，支持处理518x518尺寸的图像。模型可应用于图像分类和特征提取任务，并提供了相关的使用示例代码。作为一个无监督学习的视觉模型，它能够提取稳健的图像特征表示。

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