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vit_small_patch8_224.dino

基于自监督DINO的图像特征提取Transformer

图像分类模型比较自监督学习HuggingfaceGithub开源项目模型特征提取Vision 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。

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介绍相关项目
vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练，并在ImageNet-1k上微调，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。
vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络
vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法，可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中，vit-base-patch16-224展现出较好的性能，为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。
vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类
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vit-tiny-patch16-224是一个轻量级视觉transformer模型，专注于图像分类任务。这个模型采用16x16的patch大小和224x224的输入分辨率，在保持分类准确性的同时大幅降低了计算资源需求。其小型结构使其特别适合在资源受限环境中使用或需要快速推理的场景。值得注意的是，该模型是基于Google的ViT架构，由第三方研究者使用timm仓库的权重进行转换和发布。
vit_small_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer图像分类模型 预训练于ImageNet-21k并微调于ImageNet-1k
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型包含2290万参数，处理224x224尺寸的图像输入。通过额外的数据增强和正则化技术提升性能，最初在JAX框架中训练，后移植至PyTorch。该模型提供简洁的API，支持图像分类和特征提取两大功能，可广泛应用于多种计算机视觉任务。
vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型
ViT图像分类模型结合增强与正则化技术，基于ImageNet-21k训练后在ImageNet-1k微调。模型通过JAX进行训练并移植至PyTorch，拥有22.2M参数和384x384图像输入，展示了12.4 GMACs的高效性。适用于图像分类与特征提取，在视觉识别和嵌入生成中表现出色。
vit-base-patch16-224-cifar10 - 视觉Transformer在CIFAR10上的图像分类优化
CIFAR10GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型微调深度学习
Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练，并在CIFAR10数据集上微调，适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取，为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码，了解如何将该技术应用到各种项目中。
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。
vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型视觉转换器迁移学习
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_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 使用ImageNet数据集进行图像分类的Vision Transformer模型
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该Vision Transformer模型专用于图像分类，最初在ImageNet-21k上进行扩展和正则化训练，并在ImageNet-1k上进行微调。由原作者使用JAX开发，后移植至PyTorch框架。模型的显著特点包括支持384x384图像尺寸，参数量达到304.7M，提升图像识别的准确性。该模型简化了图像分类和图像嵌入生成的过程。高效的数据增强和正则化策略进一步提升了模型性能，是计算机视觉研究与应用的有效工具。
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k - 增强与正则化的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型特征骨干
这是一个高效的Vision Transformer（ViT）图像分类模型，经过增强和正则化，在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发，并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取，参数量为9.7百万，1.1 GMACs，处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例，以及支持特定数据转换的功能，提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用，并提供开发者比较参考的方法。
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