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food

基于Vision Transformer的101种美食图像分类模型

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型在food101数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,经5轮训练后在评估集上达到89.13%的准确率。模型能识别101种不同类型的美食,可应用于餐饮行业的图像自动分类和识别。训练过程使用Adam优化器和线性学习率调度器,batch size为128。

samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具
GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练
Segment-Anything Vision Transformer(SAM ViT)模型专注于图像特征提取与分类,不含分割头。使用MAE权重进行初始化,并通过SA-1B数据集的预训练,展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能,适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式,用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。
dino-vitb16 - DINO训练的ViT模型在图像识别中的应用
DINOGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取自监督学习视觉Transformer
DINO-ViTB16是一个基于视觉Transformer的自监督学习模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。它将图像分割为16x16像素的patch序列,通过Transformer编码器处理,可捕获图像的内部表示。该模型适用于图像分类等多种计算机视觉任务,通过在[CLS] token上添加线性层即可实现。DINO-ViTB16展示了自监督学习在视觉领域的巨大潜力,为图像处理提供了新的解决方案。
vit-base-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的视觉Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
这是一个基于Transformer架构的视觉模型,在包含1400万图像和21843个类别的ImageNet-21k数据集上预训练。模型将图像转换为16x16像素的固定大小patch序列,通过自注意力机制处理。它可用于图像分类等多种视觉任务,提供强大的特征提取能力。模型支持PyTorch和JAX/Flax框架,适用于需要高性能视觉理解的应用场景。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
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。
dino-vits8 - 采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练
小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练,专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入,用于图像表征,无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取,并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。
man_woman_face_image_detection - ViT模型实现98.7%准确率的人脸性别识别
GithubHuggingfaceViT人脸识别图像处理开源项目性别分类机器学习模型
这个开源项目利用Vision Transformer (ViT) 模型实现人脸性别识别,准确率达98.7%。模型基于google/vit-base-patch16-224-in21k进行微调,能够根据人脸图像判断性别。项目展示了优秀的精确度和召回率,为人脸分析和用户画像等应用领域提供了有力支持。
vit-age-classifier - Vision Transformer人脸年龄分类模型
FairFaceGithubHuggingfacePyTorchViT人脸年龄识别图像分类开源项目模型
该项目是一个基于Vision Transformer的人脸年龄分类模型,使用PyTorch框架实现并在FairFace数据集上训练。模型可通过Transformers库加载,对输入的人脸图像进行年龄分类。项目提供了简单的代码示例,展示了如何使用模型进行图像处理和年龄预测。这一工具可应用于人脸分析和计算机视觉领域,为相关研究和应用提供支持。
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-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。
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