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视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用

OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。

open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
convnext_small.in12k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类与特征提取预训练模型介绍
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练
ConvNeXt图像分类模型,通过timm库在ImageNet-12k及ImageNet-1k上进行预训练与微调,提供图像特征提取与分类功能。支持TPU和8xGPU训练方式,适合大规模数据集处理。模型拥有50.2M参数和25.6 GMACs,支持384x384图像输入,并兼具特征图提取与图像嵌入功能,适用于高效图像处理需求。更多性能数据及结果可在timm库查阅。
CLIP - CLIP是一种在各种(图像、文本)对上训练的神经网络
CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理
CLIP通过对比学习训练神经网络,结合图像和文本,实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当,无需使用原始标注数据。安装便捷,支持多种API,适用于零样本预测和线性探针评估,推动计算机视觉领域发展。
LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术
GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习
LViT是一种创新的医学图像分割方法,融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能,大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外,LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型
ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型,通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外,该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数,ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现,ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
dinov2-large - 基于Vision Transformer的大规模自监督视觉特征学习模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2-large是基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型,采用自监督学习方法训练。该模型能从海量未标注图像中学习视觉特征表示,适用于多种下游视觉任务。它将图像转换为固定大小的patch序列输入Transformer编码器,提取高质量特征。研究人员可直接使用其预训练编码器进行特征提取,或针对特定任务进行微调,体现了模型的通用性和灵活性。
fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型
FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型,用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调,FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据,显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重,可在Hugging Face上获取,并支持多种API和教程便于上手。
tf_efficientnetv2_xl.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2开源图像分类与特征抽取模型
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-21kTensorFlowtimm图像分类开源项目模型
EfficientNet-v2模型在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,具备图像分类、特征提取与图像嵌入功能。初始使用Tensorflow训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch。模型拥有208.1百万参数与52.8 GMACs计算量,支持训练时384x384与测试时512x512的图像尺寸。通过timm库,便可创建预训练模型,用于图像分类及特征映射。本模型在研究与应用中表现出强大的性能及灵活性。
BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型
BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理
BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型,集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练,能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上,BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础,在放射学等领域具有广泛应用前景。
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