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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。

vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用
CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较
OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
dinov2-small - 小型Vision Transformer模型用于无监督视觉特征学习
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像特征提取开源项目模型自监督学习计算机视觉
DINOv2-small是一个基于Vision Transformer架构的小型模型,通过无监督学习方法训练。该模型将图像分割为固定大小的块,并使用Transformer编码器处理,能够提取强大的视觉特征。作为预训练模型,它不包含特定任务的微调头,主要用于特征提取。研究者可以在此基础上添加任务相关的分类层,以适应不同的下游视觉应用。
vit_base_patch14_dinov2.lvd142m - Vision Transformer自监督图像特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习
vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数,支持518x518像素输入,可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征,性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。
vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm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,采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数,支持518x518像素输入,适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码,可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。
xcit_tiny_12_p8_224.fb_in1k - 跨协方差图像转换器实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目机器学习模型神经网络
基于XCiT(Cross-Covariance Image Transformer)架构开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型包含670万参数量,GMACs为4.8,支持224x224图像输入分辨率。通过跨协方差注意力机制实现图像特征表示,可用于图像分类和特征提取。模型已集成到timm库中,支持top-k分类预测和特征向量提取功能。
beit-base-patch16-224 - 基于BERT架构的图像分类模型BEiT在视觉特征学习的应用
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类图像预处理开源项目机器学习模型
BEiT是一个Vision Transformer架构的图像分类模型,通过在ImageNet-21k数据集进行自监督预训练并在ImageNet-1k上微调而来。模型采用BERT风格的预训练方法处理224x224分辨率图像,结合16x16像素块嵌入和视觉token预测机制,实现了图像特征的提取。其特点是使用相对位置编码替代绝对位置编码,并通过patch特征平均池化完成分类任务。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
convnextv2-tiny-1k-224 - 基于全新框架节点,优化卷积网络的性能
ConvNeXt V2FCMAEGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型
ConvNeXt V2引入了全新的全卷积掩码自动编码器框架及全局响应归一化层,提升卷积网络在多种识别基准的表现,经过ImageNet-1K数据集微调,适合高精度图像分类任务及视觉识别应用。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
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