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ResNeSt14d:基于分割注意力机制的深度学习模型

ResNeSt14d是一款基于ResNet的分割注意力图像分类模型,由研究团队在ImageNet-1k数据集上训练。此模型拥有10.6M的参数和2.8 GMACs,支持224x224的图像尺寸。提供多种功能,包括图像分类、特征提取和图像嵌入。通过timm库实现预训练模型调用,支持快速有效的图像分析和计算机视觉任务。

vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用
CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较
OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架,适合研究人员和开发者使用。
AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现
GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习
AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目,基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层,适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境,包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本,支持CPU和GPU运行。此外,AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力,包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
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。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子,通过优化空间聚合和内存访问
DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉
DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型,通过多头注意力和前馈网络设计,实现了长距离像素交互,适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊(单图像和双像素数据)和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布,并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
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。
mobilevit_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型,专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练,仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务,平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性,为资源受限环境提供了高效解决方案。
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