vit_base_patch16_224.mae
采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型
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。
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