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Apple开源的高性能混合视觉Transformer图像处理模型

计算机视觉图像分类 FastViT Github 开源项目模型 Huggingface 神经网络机器学习

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_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 使用ImageNet数据集进行图像分类的Vision Transformer模型

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取预训练模型

该Vision Transformer模型专用于图像分类，最初在ImageNet-21k上进行扩展和正则化训练，并在ImageNet-1k上进行微调。由原作者使用JAX开发，后移植至PyTorch框架。模型的显著特点包括支持384x384图像尺寸，参数量达到304.7M，提升图像识别的准确性。该模型简化了图像分类和图像嵌入生成的过程。高效的数据增强和正则化策略进一步提升了模型性能，是计算机视觉研究与应用的有效工具。

food - 基于Vision Transformer的101种美食图像分类模型

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该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型在food101数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,经5轮训练后在评估集上达到89.13%的准确率。模型能识别101种不同类型的美食,可应用于餐饮行业的图像自动分类和识别。训练过程使用Adam优化器和线性学习率调度器,batch size为128。

vit-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练，包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理，支持224x224分辨率输入，并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现，可用于图像分类等视觉任务。

SPViT - 单路径自注意力剪枝，提升ViT模型效率的新方法

GithubSPViT卷积层开源项目模型剪枝自注意力机制视觉Transformer

SPViT项目提出了一种单路径自注意力剪枝方法，将预训练ViT模型中的自注意力层剪枝为卷积层，形成混合模型结构。该方法通过权重共享机制降低了模型搜索成本，在减少计算资源消耗的同时保持了模型性能。实验表明，SPViT在多个基准测试中表现良好，为Vision Transformer模型的优化设计提供了新思路。

xcit_tiny_12_p8_224.fb_in1k - 跨协方差图像转换器实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目机器学习模型神经网络

基于XCiT（Cross-Covariance Image Transformer）架构开发的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型包含670万参数量，GMACs为4.8，支持224x224图像输入分辨率。通过跨协方差注意力机制实现图像特征表示，可用于图像分类和特征提取。模型已集成到timm库中，支持top-k分类预测和特征向量提取功能。

vit-face-expression - Vision Transformer驱动的七类面部表情识别模型

FER2013GithubHuggingfaceVision Transformer人脸表情识别开源项目情感分析数据预处理模型

vit-face-expression模型采用Vision Transformer架构，通过FER2013数据集微调，实现了七种基本面部表情的识别。该模型可分析愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情，在测试集上达到71.16%的准确率。这一开源项目为面部情绪分析领域提供了新的解决方案。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

vit_base_patch16_224.mae - 采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型

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

vit_base_patch16_224.mae是一个基于Vision Transformer架构的图像特征模型，通过自监督掩码自编码器(MAE)方法在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型适用于图像分类和特征提取，拥有8580万参数，处理224x224像素的输入图像。它提供简洁的API，便于获取分类结果和提取图像嵌入。这个模型融合了ViT的出色表征能力和MAE的自监督学习优势，为多种计算机视觉任务提供了有力的预训练基础。

vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络

vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法，可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中，vit-base-patch16-224展现出较好的性能，为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。

Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型

GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉

Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像，具有全局感受野，并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中，Vision-RWKV性能超越ViT模型；在密集预测任务中，它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT，并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。

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