deit_base_patch16_224.fb_in1k

基于Transformer架构的DeiT图像分类模型

模型神经网络 ImageNet-1k 开源项目 Huggingface 图像分类 Github 深度学习 DeiT

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

vit_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型

Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练

这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练，并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型，其参数量达88.3M，计算量为12.7 GMACs，设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用，满足多种视觉任务需求，在图像识别和分析领域表现出稳定性能。

vit_base_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer用于图像分类和特征提取的先进模型

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习

此Vision Transformer模型专注于图像分类和特征提取任务。经ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调，采用先进的数据增强和正则化方法。支持384x384像素输入，拥有8690万参数。不仅可进行图像分类，还能生成图像嵌入。源自Google Research，经Ross Wightman移植到PyTorch，现已成为timm库的重要组成部分。

vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型，兼容PyTorch

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ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调，采用数据增强和正则化，适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数，通过PyTorch实现，支持多种应用场景。

vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取

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这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术，适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数，处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库，用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练，该模型展现出卓越的图像理解能力。

vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取

DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练，可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数，支持224x224像素的输入图像。通过timm库，研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务，深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。

vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的轻量级图像分类与特征提取模型

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vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个轻量级Vision Transformer模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了增强的数据增强和正则化技术。它拥有570万参数，能处理224x224尺寸的图像，在保持高效性能的同时提供准确的视觉分析能力。

vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 视觉Transformer模型实现图像分类与特征提取

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vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个经过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调的Vision Transformer模型。它采用额外数据增强和正则化技术，适用于图像分类和特征提取。该模型拥有2210万参数，支持224x224图像输入，可通过timm库轻松加载使用。模型原始在JAX训练，后由Ross Wightman移植至PyTorch，为计算机视觉任务提供了强大的基础工具。

vit_small_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer图像分类模型预训练于ImageNet-21k并微调于ImageNet-1k

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这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型包含2290万参数，处理224x224尺寸的图像输入。通过额外的数据增强和正则化技术提升性能，最初在JAX框架中训练，后移植至PyTorch。该模型提供简洁的API，支持图像分类和特征提取两大功能，可广泛应用于多种计算机视觉任务。

pit_b_224.in1k - 基于池化的视觉Transformer图像分类模型PiT

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pit_b_224.in1k是一个基于池化的视觉Transformer(PiT)图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有7380万个参数，计算量为12.4 GMACs，支持224x224像素的输入图像。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务，在保持高精度的同时提高了计算效率。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载并使用这个预训练模型。

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。

项目侧边栏1

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