MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练
MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型,通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制,总参数量119.9M,支持512x512分辨率输入。除图像分类外,还可输出多尺度特征图和嵌入向量,便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。
这是一个名为maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k的图像分类模型项目,它是一个基于MaxViT架构的官方图像分类模型。该模型首先在ImageNet-21k数据集上进行了预训练,然后在ImageNet-1k数据集上进行了微调。由Google Research的研究团队在TensorFlow框架下开发,后由Ross Wightman移植到PyTorch框架。
该模型可以应用在以下几个主要场景:
该模型提供了完整的使用示例代码,通过timm库可以轻松加载和使用模型,支持以下功能:
以上功能都可以 通过简单的Python代码实现,极大地方便了开发者的使用。
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