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vit_small_patch8_224.dino

基于自监督DINO的图像特征提取Transformer

项目提供了一种自监督DINO方法的Vision Transformer模型,用于图像特征提取。具有21.7M参数和16.8 GMACs运算量,预训练数据为ImageNet-1k。适用于多种视觉任务,支持通过PyTorch和timm库实现,确保高效处理。这项技术在视觉Transformer领域表现出色。

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。
vit_small_patch16_224.dino - DINO训练的小型Vision Transformer图像特征模型
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_small_patch16_224.dino是一个采用DINO自监督方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型拥有2170万参数,支持224x224像素图像输入,可用于图像分类和特征提取。通过timm库可快速部署,在ImageNet-1k数据集预训练后,为多种计算机视觉任务提供高质量的特征表示。
vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练,可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数,支持224x224像素的输入图像。通过timm库,研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务,深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习
该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练,基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计,包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果,DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异,并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型,适合多种机器学习场景。
vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm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,采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数,支持518x518像素输入,适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码,可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。
dinov2-small-imagenet1k-1-layer - 视觉特征学习的Transformer模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2方法无监督预训练的Vision Transformer,适用于影像特征学习增强场景。此小尺寸模型能在ImageNet-1k数据集上执行分类任务,通过提取特征来辅助下游任务。尽管模型未包含微调头,但可附加线性层进行标准分类,适合高精度视觉特征需求的应用。
dino-vits8 - 采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练
小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练,专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入,用于图像表征,无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取,并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型,在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数,可处理518x518大小的图像,适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
vit_base_patch14_dinov2.lvd142m - Vision Transformer自监督图像特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习
vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数,支持518x518像素输入,可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征,性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。
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