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采用ViT技术的视觉Transformer模型

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。

resnest14d.gluon_in1k - ResNeSt14d:基于分割注意力机制的深度学习模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kResNeSttimm图像分类开源项目模型特征提取
ResNeSt14d是一款基于ResNet的分割注意力图像分类模型,由研究团队在ImageNet-1k数据集上训练。此模型拥有10.6M的参数和2.8 GMACs,支持224x224的图像尺寸。提供多种功能,包括图像分类、特征提取和图像嵌入。通过timm库实现预训练模型调用,支持快速有效的图像分析和计算机视觉任务。
magvit - 单模型实现多种视频合成任务的创新技术
GithubMAGVIT开源项目机器学习深度学习视频生成计算机视觉
MAGVIT是一种创新的视频生成技术,采用掩码生成视频变换器实现单一模型解决多种视频合成任务。该项目在视频生成质量、效率和灵活性方面表现出色,能够执行类别条件生成、帧预测和多任务视频处理。MAGVIT在UCF-101、BAIR Robot Pushing、Kinetics-600等多个基准测试中取得优异成绩,展示了其在视频生成领域的应用前景。
RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型
GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN
RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。
blip-itm-large-flickr - 多任务视觉-语言理解与生成模型
BLIPGithubHuggingface图像-文本匹配图像描述开源项目机器学习模型语言-图像理解
BLIP是一个视觉-语言预训练框架,利用Flickr30k数据集提升图像-文本匹配性能。通过合成标题的生成与过滤机制,减少噪声数据对结果的影响。BLIP在多项任务上表现出色,包括图像-文本检索、图像标题生成和视觉问答,此外,还具备视频语言任务的泛化能力。该模型支持条件与无条件的图像标题生成,应用灵活多样。
magvit2-pytorch - MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现
AI模型GithubMagViT2Pytorch实现开源项目视频生成语言模型
MagViT2是基于语言模型的最新视频生成和理解技术。该PyTorch实现提供高效视频标记器和训练器,支持大规模数据集。项目包含无查找量化器,适用于多种模态。灵活架构设计允许自定义层和注意力机制,为研究人员提供探索和改进视频生成技术的工具。
CLIP-ReID - 基于CLIP的无标签图像重识别新方法
CLIP-ReIDGithub人工智能图像重识别开源项目视觉语言模型计算机视觉
CLIP-ReID提出了一种无需具体文本标签的图像重识别新方法。该方法基于CLIP视觉-语言模型,结合CNN和ViT架构,并运用SIE和OLP等技术进行优化。在MSMT17等多个基准数据集上,CLIP-ReID展现了领先的性能,为图像重识别领域开辟了新的研究方向。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
Transformer-in-Vision - 深入探索Transformer在计算机视觉领域的最新研究与资源
AI模型ChatGPTGithubTransformer-in-Vision多模态开源项目计算机视觉
本页面收录并介绍了最新的基于Transformer的计算机视觉研究和相关资源,内容涵盖机器人应用、视频生成、文本-图像检索、多模态预训练模型等领域。用户可访问开源代码和论文链接,如ChatGPT在机器人领域的应用、DIFFUSIONDB、LAION-5B、LAVIS、Imagen Video和Phenaki等。页面会不定期更新,提供Transformer在视觉领域应用的全面信息和资源汇总。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
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