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预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取

这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数,处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库,用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练,该模型展现出卓越的图像理解能力。

vit_base_patch16_224.mae - 采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
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。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
deit_base_patch16_224.fb_in1k - 基于Transformer架构的DeiT图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络
deit_base_patch16_224.fb_in1k是一款基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有8660万参数,支持224x224像素图像处理,可用于图像分类和嵌入向量生成。通过数据高效训练方法和注意力蒸馏技术,该模型在减少大规模数据依赖的同时保持了高性能。研究人员和开发者可以利用timm库轻松应用此模型进行推理或特征提取。
vit_small_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的自监督图像特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用DINOv2自监督学习方法,在LVD-142M数据集上预训练,拥有2210万参数,支持处理518x518尺寸的图像。模型可应用于图像分类和特征提取任务,并提供了相关的使用示例代码。作为一个无监督学习的视觉模型,它能够提取稳健的图像特征表示。
deit3_base_patch16_224.fb_in1k - ImageNet-1k图像分类与嵌入的DeiT-III解决方案
DeiT-IIIGithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNet-1k图像分类开源项目模型模型比较
DeiT-III是一款经过ImageNet-1k训练的图像分类和嵌入模型,拥有86.6M参数以及17.6 GMACs。该模型可以进行图像特征提取与多任务处理,适用于各种视觉应用。对于图形识别及计算机视觉项目的从业者而言,其为ViT提供了一个新的升级途径。
deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer
DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术,拥有2210万参数,适用于224x224像素图像输入。除图像分类外,它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重,便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。
deit_base_distilled_patch16_224.fb_in1k - DeiT图像分类模型 结合注意力蒸馏技术
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
DeiT_base_distilled_patch16_224.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型,采用注意力蒸馏技术优化性能。模型包含8730万个参数,支持224x224像素图像输入。除图像分类外,还可用于特征提取。通过timm库可轻松调用,适用于图像分类和嵌入向量提取。该模型在精度和效率方面表现均衡,可广泛应用于计算机视觉任务。
fastvit_ma36.apple_in1k - Apple开源的高性能混合视觉Transformer图像处理模型
FastViTGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉
FastViT是Apple开源的混合视觉Transformer模型,基于结构重参数化技术构建。模型在ImageNet-1k数据集训练,参数量4410万,支持256x256图像输入。主要功能包括图像分类、特征图提取和图像嵌入表示。通过混合架构设计,在保证准确率的基础上优化了计算效率。
swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k - 分层视觉Transformer模型 基于ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调
GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是基于Swin Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练,ImageNet-1k上微调,拥有1.965亿参数,34.5 GMACs计算量。它支持224x224输入图像,适用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型采用分层结构和移位窗口机制,平衡了计算效率和性能。
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