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分层视觉Transformer模型 基于ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调

特征提取Huggingface图像分类模型timmImageNetGithub开源项目Swin Transformer

swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是基于Swin Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练，ImageNet-1k上微调，拥有1.965亿参数，34.5 GMACs计算量。它支持224x224输入图像，适用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型采用分层结构和移位窗口机制，平衡了计算效率和性能。

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vit_large_patch14_clip_336.openai - 通过CLIP模型探索计算机视觉鲁棒性
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xception41.tf_in1k - Xception架构的高效图像分类神经网络
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repvit_m1.dist_in1k - ImageNet-1k高效图像分类与特征提取开源项目
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owlv2-large-patch14-ensemble - Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测
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OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练，OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位，可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。
maskformer-swin-large-ade - MaskFormer模型提升语义分割效率与精确度的创新方案
ADE20kGithubHuggingfaceMaskFormerpanoptic分割实例分割开源项目模型语义分割
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ResNet-152 v1.5模型在ImageNet-1k上预训练，采用224x224分辨率，改进后的下采样策略提升了模型的准确性。该模型可用于图像分类，亦可在模型中心找到特定任务的微调版本。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
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项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
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