懂AI
convit_base.fb_in1k

convit_base.fb_in1k

ConViT架构图像分类模型在ImageNet-1k上的应用

convit_base.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的ConViT架构图像分类模型。该模型融合卷积神经网络和视觉Transformer技术，拥有8650万参数，计算量为17.5 GMACs。它支持224x224尺寸的输入图像，可用于图像分类和特征提取。研究者可通过timm库加载此预训练模型，进行图像分类或提取图像嵌入向量等任务。

ConViTHuggingface图像分类模型深度学习timmGithub开源项目ImageNet-1k
GitHubHugging Face论文

ConViT基础模型：融合卷积和Transformer的创新图像分类方案

ConViT基础模型（convit_base.fb_in1k）是一个创新的图像分类模型，它巧妙地结合了卷积神经网络和Transformer的优点。这个模型由Facebook Research团队开发，旨在提高视觉Transformer的性能。

模型概述

ConViT基础模型是为图像分类任务设计的，同时也可以作为特征提取的骨干网络。它在ImageNet-1k数据集上进行了训练，包含约8650万个参数。模型的设计基于论文《ConViT: Improving Vision Transformers with Soft Convolutional Inductive Biases》，通过引入软卷积归纳偏置来增强Transformer的性能。

技术特点

  1. 参数规模：模型拥有8650万个参数，计算量为17.5 GMACs。
  2. 激活值：模型的激活值达到3180万。
  3. 输入尺寸：支持224x224像素的图像输入。
  4. 创新点：融合了卷积神经网络的归纳偏置和Transformer的灵活性。

应用场景

ConViT基础模型主要应用于以下两个场景：

  1. 图像分类：模型可以直接用于对图像进行分类，输出类别概率。
  2. 特征提取：通过移除最后的分类层，模型可以用作特征提取器，生成图像的高级表示。

使用方法

研究者和开发者可以通过timm库轻松使用ConViT基础模型。以下是两个主要使用场景的示例代码：

  1. 图像分类：

    • 加载预训练模型
    • 处理输入图像
    • 获取模型预测结果

  2. 图像特征提取：

    • 加载预训练模型（移除分类层）
    • 处理输入图像
    • 获取图像的特征表示

模型优势

  1. 融合优点：结合了CNN的局部感受野和Transformer的全局建模能力。
  2. 性能提升：通过软卷积归纳偏置，提高了视觉Transformer的性能。
  3. 灵活应用：既可用于分类任务，也可作为特征提取器。
  4. 开源可用：模型在Apache-2.0许可下开源，方便研究和应用。

总结

ConViT基础模型代表了计算机视觉领域的一个重要进展，它成功地将卷积神经网络和Transformer的优势结合，为图像分类和特征提取任务提供了一个强大而灵活的工具。这个模型不仅在学术研究中具有重要价值，也为实际应用提供了新的可能性。随着更多研究者和开发者的使用，我们有望看到基于ConViT的更多创新应用出现。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多