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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

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。

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。
deit-small-patch16-224 - 数据高效的图像Transformer模型,用于精炼图像分类
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型预训练
Data-efficient Image Transformer(DeiT)小型模型在ImageNet-1k上经过预训练和微调。该模型通过高效的预训练方法和识别精确的标签蒸馏技术实现了性能与效率的平衡。DeiT-small在ImageNet中实现79.9%的top-1准确率,支持PyTorch平台,适合图像分类任务,并可以通过ViTModel或ViTForImageClassification进行应用。
vit-huge-patch14-224-in21k - 大型视觉Transformer模型实现高效图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
vit-huge-patch14-224-in21k是基于ImageNet-21k数据集预训练的大型视觉Transformer模型。它将图像分割为固定大小的块,通过Transformer编码器处理,可用于图像分类等多种计算机视觉任务。该模型提供了强大的图像特征提取能力,适用于各类下游视觉应用。
eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k - EVA02视觉Transformer的图像分类与特征提取模型
EVA02GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型微调视觉变换器
EVA02是一款基于视觉Transformer架构的图像分类和特征提取模型。它结合了平均池化、SwiGLU和旋转位置嵌入技术,在ImageNet-22k数据集上进行预训练并在ImageNet-1k上微调。兼容timm库,以确保在不同设备上的一致性和高效性,广泛适用于多种图像分类和特征提取任务。
vit-large-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的大型Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型计算机视觉预训练模型
该模型是在ImageNet-21k数据集(1400万图像,21843类别)上预训练的大型Vision Transformer (ViT)。它采用Transformer架构,将224x224分辨率的图像分割成16x16的patch序列进行处理。模型可提取强大的图像特征,适用于分类等多种下游视觉任务。用户可直接用于图像嵌入或在特定任务上微调。
vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型,兼容PyTorch
GithubHuggingfaceImageNetViTVision Transformerstimm图像分类开源项目模型
ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调,采用数据增强和正则化,适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数,通过PyTorch实现,支持多种应用场景。
eva02_base_patch14_224.mim_in22k - EVA02模型利用遮掩图像建模增强特征提取
EVA-02GithubHuggingfaceImageNet-22ktimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
EVA02模型在ImageNet-22k数据集上通过遮掩图像建模预训练,结合EVA-CLIP作为教师,具有平均池化、SwiGLU等特性,支持图像分类和特征嵌入,参数量为85.8M,适用于224x224图像输入,在复杂视觉任务中表现出色。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型,通过调整分辨率、深度和宽度,在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M,并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可用于多种图像处理场景。同时,通过timm库探索其指标表现,更深入了解其在神经信息处理中的应用。
vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习
该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练,基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计,包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果,DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异,并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型,适合多种机器学习场景。
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