Logo
Project Icon

vit_base_patch16_224.mae

采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型

模型开源项目Huggingface自监督学习图像分类特征提取Vision TransformerImageNetGithub

vit_base_patch16_224.mae是一个基于Vision Transformer架构的图像特征模型，通过自监督掩码自编码器(MAE)方法在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型适用于图像分类和特征提取，拥有8580万参数，处理224x224像素的输入图像。它提供简洁的API，便于获取分类结果和提取图像嵌入。这个模型融合了ViT的出色表征能力和MAE的自监督学习优势，为多种计算机视觉任务提供了有力的预训练基础。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
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。
vit-mae-base - MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉预训练模型
Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练，通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示，适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调，以满足特定应用需求。
vit_base_patch16_224.orig_in21k - Vision Transformer图像特征提取模型无分类头版本
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取预训练模型
vit_base_patch16_224.orig_in21k是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，在ImageNet-21k数据集上预训练。模型采用16x16图像块处理，支持224x224输入尺寸，包含8580万参数。移除分类头设计使其专注于特征提取，适合迁移学习和微调。通过timm库可轻松应用于图像分类和特征提取任务，为计算机视觉研究提供有力支持。
vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调，采用86.6M参数，适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练，并由Ross Wightman移植到PyTorch环境，可应用于图像分类和嵌入场景。
vit-base-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的视觉Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
这是一个基于Transformer架构的视觉模型，在包含1400万图像和21843个类别的ImageNet-21k数据集上预训练。模型将图像转换为16x16像素的固定大小patch序列，通过自注意力机制处理。它可用于图像分类等多种视觉任务，提供强大的特征提取能力。模型支持PyTorch和JAX/Flax框架，适用于需要高性能视觉理解的应用场景。
vit_base_patch16_224.augreg_in21k - 基于ImageNet-21k训练的Vision Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformertimm图像分类开源项目模型模型嵌入
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上训练。模型采用额外的数据增强和正则化技术，参数量1.026亿，处理224x224像素图像。除图像分类外，还可用作特征提取器生成图像嵌入。基于PyTorch实现，提供简洁API，适用于多种计算机视觉任务。模型由Google Research开发，Ross Wightman将其移植到PyTorch。
vit-base-patch32-224-in21k - Vision Transformer模型在2100万图像数据集上预训练
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于transformer架构的视觉模型，在ImageNet-21k数据集上预训练。该模型将图像转换为固定大小的patch序列，通过线性嵌入和位置编码输入transformer编码器。ViT可应用于图像分类等多种视觉任务，只需在预训练编码器上添加任务特定层。模型在224x224分辨率下训练，批量大小为4096，在多项图像分类基准测试中展现出优秀性能。
vit-base-patch16-384 - Vision Transformer：基于图像分块的高效视觉识别模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉识别模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet 2012上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，有效处理384x384分辨率的图像。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，适用于各种计算机视觉任务。该预训练模型为研究人员和开发者提供了快速开发高精度图像识别应用的基础。
vit-base-patch32-384 - Vision Transformer图像分类模型支持大规模数据训练
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer（ViT）是一款图像分类模型，采用Transformer编码器架构，通过将图像分割为固定大小patch进行处理。模型在包含1400万张图像的ImageNet-21k数据集完成预训练，并在ImageNet-1k数据集上进行384x384分辨率的微调。提供预训练权重，可直接应用于图像分类或迁移学习任务。
vit-mae-large - MAE预训练的大型Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目机器学习模型自编码器预训练模型
这是一个使用MAE方法预训练的大型Vision Transformer模型。通过随机遮挡75%的图像块进行自监督学习,该模型有效学习图像的内部表示。它可用于图像分类等下游视觉任务,采用masked autoencoder架构进行预训练。该模型由Facebook Research团队开发,基于ImageNet-1K数据集训练,适用于各种计算机视觉应用。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号