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增强与正则化的ViT图像分类模型

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。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术,包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例,展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型,以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度,使模型更好地适应各种硬件环境。
vram-24 - 探索Transformer库在机器学习和NLP中的创新应用
AIGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习绘图
transformers库在机器学习和自然语言处理中的应用,凭借强大的算法和灵活的工具,增强数据分析及模型部署能力,提高AI开发效率,为研究和应用提供创新支持。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
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。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus - 支持50多种语言的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta图像识别多语言CLIP开源项目机器学习模型自然语言处理
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus是一个多语言视觉语言模型,扩展了CLIP模型至50多种语言。该模型包含多语言文本编码器,可与Vit-B-16Plus图像编码器协同工作。在多语言MS-COCO数据集的文本-图像检索任务中,它在11种语言中均表现出色。模型能够从多语言文本和图像中提取特征向量,适用于跨语言的图像文本匹配应用。
FeatUp - 提升任意模型特征空间分辨率的框架
FeatUpGithubICLR 2024分辨率提升开源项目模型无关框架特征上采样
FeatUp是一个模型无关的特征提升框架,可将任意模型的特征空间分辨率提高16-32倍,同时保持语义一致性。该框架支持DINO、CLIP和ResNet50等多种预训练模型,适用于图像分割、目标检测等视觉任务。FeatUp提供简洁的API接口和开源代码,为计算机视觉研究和应用开辟了新途径。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。
Retinexformer - Retinexformer:高效低光照图像增强工具,支持15个基准测试和超高分辨率
GithubICCV 2023NTIRE 2024Retinexformer低光照图像增强开源项目高分辨率图像
Retinexformer是一个低光照图像增强项目,支持超过15个基准测试和超高分辨率图像(最高4000x6000)。该项目在NTIRE 2024挑战中获得第二名,提供代码、预训练模型和训练日志。Retinexformer框架支持分布式数据并行和混合精度训练,自适应分割测试策略显著提升模型性能。
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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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