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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。

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。
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型,在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数,可处理518x518大小的图像,适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
vit_base_patch32_clip_448.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在LAION-2B数据集预训练后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含8830万参数,支持448x448输入图像,可用于图像分类和特征提取。该模型通过timm库实现,提供简单使用示例,采用Apache-2.0许可。
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。
detr-resnet-101 - DETR目标检测模型:结合ResNet-101与Transformer架构
COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉
DETR是一种创新的端到端目标检测模型,结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练,能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数,DETR在目标检测任务中表现优异,达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
convit_small.fb_in1k - ConViT结合软卷积特性的图像分类框架
ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络
ConViT是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型,结合了CNN和Transformer优势。模型参数量2780万,支持224x224图像输入,可用于分类和特征提取任务。模型提供预训练权重,适用于多种计算机视觉应用场景。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
computervision-recipes - 计算机视觉领域的实用示例和指南,涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务
AzureGithubPyTorch图像识别开源项目模型部署计算机视觉
computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南,涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务,并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程,并在云端实现模型训练与部署。
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