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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
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目
GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器
MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。
fast-DiT - 改进PyTorch实现的可扩展扩散模型转换器
DiTGithubPyTorchTransformer图像生成开源项目扩散模型
fast-DiT 项目提供了扩散模型转换器（DiT）的改进 PyTorch 实现。该项目包含预训练的类条件 DiT 模型、Hugging Face Space 和 Colab 笔记本，以及优化的训练脚本。通过采用梯度检查点、混合精度训练和 VAE 特征预提取等技术，显著提升了训练速度和内存效率。这一实现为研究人员和开发者提供了探索和应用扩散模型的有力工具。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型，将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本，DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时，实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码，并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法，DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题，在COCO数据集上达到42 AP的性能表现，同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构，实现了图像的高效并行处理，大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型，便于研究人员进行深入探索和实际应用。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
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