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fastvit_ma36.apple_in1k

Apple开源的高性能混合视觉Transformer图像处理模型

FastViT是Apple开源的混合视觉Transformer模型,基于结构重参数化技术构建。模型在ImageNet-1k数据集训练,参数量4410万,支持256x256图像输入。主要功能包括图像分类、特征图提取和图像嵌入表示。通过混合架构设计,在保证准确率的基础上优化了计算效率。

vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
vivit-b-16x2-kinetics400 - ViViT 扩展Vision Transformer至视频分析领域的创新模型
GithubHuggingfaceViViT开源项目模型深度学习视觉变换器视频分类计算机视觉
ViViT是Arnab等人提出的视频视觉Transformer模型,将Vision Transformer的概念扩展到视频领域。这一模型主要应用于视频分类等任务的微调,在视频数据处理方面表现出色。ViViT为视频分析和理解开辟了新途径,为研究人员和开发者提供了进行视频相关任务开发的有力工具。该模型的出现推动了计算机视觉技术在视频领域的发展,为未来的视频智能分析奠定了基础。
vit-huge-patch14-224-in21k - 大型视觉Transformer模型实现高效图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
vit-huge-patch14-224-in21k是基于ImageNet-21k数据集预训练的大型视觉Transformer模型。它将图像分割为固定大小的块,通过Transformer编码器处理,可用于图像分类等多种计算机视觉任务。该模型提供了强大的图像特征提取能力,适用于各类下游视觉应用。
nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练,模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率,16批量大小和5e-5学习率,评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核,但仅限于NSFW图像分类。
vitmatte-small-composition-1k - Vision Transformer驱动的先进图像抠图模型
GithubHuggingfaceViTMatte图像抠图开源项目模型深度学习视觉transformer计算机视觉
ViTMatte-small-composition-1k模型采用Vision Transformer技术,为图像抠图任务带来突破性进展。其简洁有效的结构设计,结合Composition-1k数据集的训练,实现了高精度的前景对象分割。该开源项目不仅为研究人员提供了直接可用的工具,还通过Hugging Face平台支持进一步的模型优化,推动了计算机视觉技术的发展。
vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调,采用86.6M参数,适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch环境,可应用于图像分类和嵌入场景。
vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型
GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述,支持多种图像输入方式,易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法,为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
InternViT-300M-448px - 动态分辨率视觉模型提供高效特征提取和OCR功能
GithubHuggingfaceInternViTOCR能力图像嵌入开源项目模型知识蒸馏视觉基础模型
InternViT-300M-448px是一个经过知识蒸馏的视觉基础模型,具有304M参数量和448x448的动态输入分辨率。该模型支持多图块处理,训练时1-12个,测试时可扩展至40个。通过在LAION、COYO等多个数据集上预训练,并整合额外OCR数据,模型展现出优秀的鲁棒性、文字识别和高分辨率处理能力。它可为多种视觉任务提供高质量的图像特征提取。
xcit_small_12_p16_224.fb_in1k - 跨协方差图像Transformer的高效视觉分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
XCiT (Cross-Covariance Image Transformer)是Facebook Research开发的视觉分类模型,采用创新的跨协方差注意力机制。模型在ImageNet-1k数据集预训练,包含2630万参数,处理224x224图像输入。通过优化计算效率,该模型在图像分类和特征提取任务中展现出稳定性能。
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