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convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k

多功能图像分类与特征提取模型

ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型,通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外,该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数,ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现,ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。

dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目
FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型
FaceNet,一个基于TensorFlow的开源面部识别项目,采用最新的深度学习技术和数据集(如CASIA-WebFace和VGGFace2)开发。其准确率可达99.65%,并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目,致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理,在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体,包括支持高分辨率输入和视频处理的版本,以及基于不同大语言模型的实现。此外,项目还开源了训练数据和代码,为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
ControlNeXt - 高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制
ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成
ControlNeXt是一个创新的可控生成框架,支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数,提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型,ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外,它还可与LoRA等技术结合,提供更灵活、稳定的生成体验。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
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。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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