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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。

clip-vit-base-patch16 - OpenAI开发的CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态理解
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型,结合ViT-B/16和masked self-attention Transformer架构。通过对比学习,实现零样本图像分类和跨模态理解。在多项计算机视觉基准测试中表现优异,但在细粒度分类和对象计数方面存在局限。该模型主要用于研究计算机视觉任务的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。
swinv2-base-patch4-window8-256 - 增强视觉Transformer模型,提供升级的容量与图像分辨率
GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformer图像分类开源项目模型自监督预训练视觉Transformer
Swin Transformer v2是为图像分类和密集识别任务而设计的视觉Transformer模型。它在ImageNet-1k上进行256x256分辨率的预训练,具有通过局部窗口自注意力机制实现线性计算复杂度的特性。相比前代,Swin Transformer v2加入了残差后范数加余弦注意力以提升训练稳定性、日志距离连续位置偏置以提升低分辨率预训练模型在高分辨率任务中的表现,以及SimMIM自我监督预训练方法以减少对大规模标注图像的依赖。
theia-base-patch16-224-cddsv - Theia模型助力机器人学习的多元视觉基础
GithubHuggingfaceTheia开源项目机器人学习模型深层学习视觉任务视觉模型
Theia通过整合多种视觉模型如CLIP和ViT,增强机器人学习的视觉能力。该模型以DeiT-Tiny为基础,能够在较少的训练数据和较小的模型尺寸下,超越以往模型的表现,为自动化应用提供多样化的视觉知识支持。
deit3_base_patch16_224.fb_in1k - ImageNet-1k图像分类与嵌入的DeiT-III解决方案
DeiT-IIIGithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNet-1k图像分类开源项目模型模型比较
DeiT-III是一款经过ImageNet-1k训练的图像分类和嵌入模型,拥有86.6M参数以及17.6 GMACs。该模型可以进行图像特征提取与多任务处理,适用于各种视觉应用。对于图形识别及计算机视觉项目的从业者而言,其为ViT提供了一个新的升级途径。
beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k - BEiT模型:基于ImageNet数据集的高效图像分类与特征提取
BEiTGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k是一个强大的图像分类模型,基于BEiT架构设计。该模型在ImageNet-22k数据集上进行自监督掩码图像建模预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上微调,具有8650万个参数。它支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取,为计算机视觉任务提供高效解决方案。
clip-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言预训练模型,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。
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。
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。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目
GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器
MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目,能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构,用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系,实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼,使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时,分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP;使用ViT-L模型时,成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。
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