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vit-base-patch16-224-cifar10

视觉Transformer在CIFAR10上的图像分类优化

Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练,并在CIFAR10数据集上微调,适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取,为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码,了解如何将该技术应用到各种项目中。

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_base_patch16_224.fb_in1k - 基于Transformer架构的DeiT图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络
deit_base_patch16_224.fb_in1k是一款基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有8660万参数,支持224x224像素图像处理,可用于图像分类和嵌入向量生成。通过数据高效训练方法和注意力蒸馏技术,该模型在减少大规模数据依赖的同时保持了高性能。研究人员和开发者可以利用timm库轻松应用此模型进行推理或特征提取。
beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k - BEiT 基于Transformer的自监督图像分类模型
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自监督学习视觉转换器
BEiT是一种基于Transformer的图像分类模型,在ImageNet-22k数据集上进行自监督预训练和微调。它采用掩码预测目标和相对位置编码,有效学习图像表示。该模型在多个图像分类基准测试中表现出色,为计算机视觉任务提供了强大的基础。
deit_tiny_patch16_224.fb_in1k - 高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetTransformertimm图像分类开源项目模型
DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练,通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs,适用于224x224像素图像,可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持,易于集成,是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。
swin-base-patch4-window12-384 - 高效图像分类的Swin Transformer视觉模型
GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类层次特征图开源项目模型自注意力机制视觉转换器
Swin Transformer是一款视觉Transformer,通过使用层级特征图和移窗技术,进行高效图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上以384x384分辨率训练,具备线性计算复杂度,使其适用于图像分类和密集识别任务。模型可用于原始图像分类,或者在模型集中寻找细化版本,适合处理计算密集型任务。
maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k - MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练
GithubHuggingfaceImageNetMaxViT人工智能图像分类开源项目模型深度学习
MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型,通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制,总参数量119.9M,支持512x512分辨率输入。除图像分类外,还可输出多尺度特征图和嵌入向量,便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。
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。
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。
eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k - EVA02视觉Transformer的图像分类与特征提取模型
EVA02GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型微调视觉变换器
EVA02是一款基于视觉Transformer架构的图像分类和特征提取模型。它结合了平均池化、SwiGLU和旋转位置嵌入技术,在ImageNet-22k数据集上进行预训练并在ImageNet-1k上微调。兼容timm库,以确保在不同设备上的一致性和高效性,广泛适用于多种图像分类和特征提取任务。
dino-vits16 - DINO训练的小型Vision Transformer模型及其应用
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
dino-vits16是一个基于DINO方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型在ImageNet-1k数据集上进行自监督预训练,能够有效学习图像特征表示。它采用16x16像素的图像块作为输入,可应用于多种视觉任务。dino-vits16展示了自监督学习在计算机视觉领域的潜力,为图像分类等下游任务奠定了基础。
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