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采用ViT技术的视觉Transformer模型

timm图像分类Huggingface开源项目模型预训练GithubVision TransformerFine-tuning

这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练，并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型，其参数量达88.3M，计算量为12.7 GMACs，设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用，满足多种视觉任务需求，在图像识别和分析领域表现出稳定性能。

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Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
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resnet50.a1_in1k是基于ResNet-B架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。模型采用ReLU激活函数、7x7卷积层和1x1卷积shortcut，使用LAMB优化器和BCE损失函数。它拥有2560万参数，可用于图像分类、特征提取和图像嵌入等任务。模型支持灵活的输入尺寸，在ImageNet验证集上实现了82.03%的Top-1准确率。
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