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swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k

Swin Transformer: 基于移位窗口的层级视觉模型

ImageNet模型图像分类Swin TransformerGithubtimm特征提取开源项目Huggingface

swin_tiny_patch4_window7_224.ms_in1k是一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型包含2830万参数，支持224x224像素输入，可用于图像分类和特征提取。它采用分层视觉Transformer结构和移位窗口技术，提高了效率和性能。研究者可通过timm库便捷地使用此模型进行推理或进一步训练，适用于各种计算机视觉任务。

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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。
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deit_tiny_patch16_224.fb_in1k - 高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
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