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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

vit_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型

Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练

这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练，并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型，其参数量达88.3M，计算量为12.7 GMACs，设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用，满足多种视觉任务需求，在图像识别和分析领域表现出稳定性能。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - ConvNeXt-V2：精准高效的图像分类模型

ConvNeXt V2GithubHuggingfaceImageNet卷积网络图像分类开源项目模型自动编码器

ConvNeXt-V2 模型具备高效的图像分类能力，通过全卷积掩码自编码器架构进行预训练，并在 ImageNet-22k 和 ImageNet-1k 数据集上进行精调。该模型具备 28.6M 参数量、13.1 GMACs 计算量，支持 384x384 的图像尺寸。通过 timm 库使用，支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等多种视觉任务。

efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版：适用于图像分类与特征提取的高效模型

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

EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略，经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调，适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术，提供高效的图像分类解决方案。

deit-base-patch16-224 - DeiT高效视觉Transformer 创新图像分类模型

DeiTGithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习

DeiT是一种高效训练的视觉Transformer模型,在ImageNet-1k数据集上预训练和微调。采用创新的数据高效方法,以较少计算资源实现出色图像分类性能。支持224x224分辨率输入,Top-1准确率达81.8%。可直接用于图像分类或作为下游视觉任务的特征提取器。该模型在保持ViT架构优势的同时,显著提高了训练效率和分类精度。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类

FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer

FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。

vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体

GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

Transformer-in-Computer-Vision - Transformer在计算机视觉中的最新研究汇总

GithubTransformer开源项目最新论文深度学习视觉算法计算机视觉

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