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swinv2-tiny-patch4-window8-256

基于分层特征图的轻量级视觉Transformer模型

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。

swin - 使用Habana Gaudi实现高效Transformer部署与训练
GithubHabanaHuggingfaceOptimum HabanaSwin Transformer开源项目模型混合精度训练
Optimum Habana是Hugging Face Transformers和Diffusers库与Habana Gaudi处理器之间的接口,提供针对单一和多HPU的高效模型加载、训练和推理工具。该项目包含Swin Transformer模型的GaudiConfig,支持Habana定制的AdamW优化器、梯度剪裁和Torch Autocast混合精度。采用bf16混合精度训练以提升性能,并提供图像分类示例脚本供开发者参考。
vit_small_patch8_224.dino - 基于自监督DINO的图像特征提取Transformer
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取自监督学习
项目提供了一种自监督DINO方法的Vision Transformer模型,用于图像特征提取。具有21.7M参数和16.8 GMACs运算量,预训练数据为ImageNet-1k。适用于多种视觉任务,支持通过PyTorch和timm库实现,确保高效处理。这项技术在视觉Transformer领域表现出色。
deit-tiny-patch16-224 - 高效小型视觉Transformer模型用于图像分类
DeiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类图像处理开源项目模型深度学习
DeiT-tiny-patch16-224是一个在ImageNet-1k数据集上训练的高效视觉Transformer模型。该模型仅有5M参数,却在ImageNet top-1分类准确率上达到72.2%。它可处理224x224分辨率的图像输入,输出1000个ImageNet类别的预测结果,适用于各种图像分类任务。
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。
vit-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
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_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-patch16-384 - 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。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架,适合研究人员和开发者使用。
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。
vit-large-patch16-384 - Vision Transformer大模型,提升高分辨率图像分类表现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertransformer图像分类开源项目模型深度学习
项目提供了预训练于ImageNet-21k并在ImageNet 2012上微调的Vision Transformer(ViT)大模型。ViT通过将图像分为固定大小的补丁并使用Transformer编码器进行解析,提升了分类精度和特征提取能力,支持高分辨率视觉识别任务并兼容PyTorch使用。
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