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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。

CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP零样本图像分类模型
CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K是基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/16模型,在ImageNet-1k上达到70.2%的零样本Top-1准确率。该模型适用于零样本图像分类、图像文本检索等任务,也可用于图像分类微调、线性探测分类和图像生成引导等下游任务。本模型主要面向研究用途,不适合直接应用于商业场景。
owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型,支持多文本查询
AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测
OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型,使用CLIP作为多模态骨干,通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层,并附加分类和框头,能够处理多文本查询,扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP,提高了其在公开检测数据集上的性能,有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。
ViT-Prisma - 视觉变换器和CLIP模型机制解析开源库
GithubVision Transformer图像处理开源库开源项目机器学习解释性神经网络可视化
ViT-Prisma是一个专注于Vision Transformer和CLIP模型的开源机制解析库。它提供logit归因、注意力可视化和激活修补等技术,用于深入分析模型内部机制。该库还包含ViT训练代码和预训练模型,支持ImageNet-1k和dSprites分类任务。ViT-Prisma为视觉模型可解释性研究提供了实用的工具集。
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。
resnet-152 - 深入解析ResNet-152在图像分类中的应用
GithubHuggingfaceResNet-152卷积神经网络图像分类图像识别开源项目模型深度学习
ResNet-152 v1.5模型在ImageNet-1k上预训练,采用224x224分辨率,改进后的下采样策略提升了模型的准确性。该模型可用于图像分类,亦可在模型中心找到特定任务的微调版本。
xception41.tf_in1k - Xception架构的高效图像分类神经网络
GithubHuggingfaceImageNet-1kXceptiontimm图像分类开源项目模型深度学习
xception41.tf_in1k是一款基于Xception架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练而成。该模型采用深度可分离卷积技术,拥有2700万参数和9.3 GMACs的计算量,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。通过timm库,研究者可以方便地加载预训练模型进行推理或微调。xception41.tf_in1k在维持高精度的同时优化了计算效率,适用于多种计算机视觉任务。
Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络,包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等,兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程,适合科研和实际应用,提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重,帮助开发者高效部署与测试。
convnextv2_large.fcmae - 用于图像特征提取的自监督卷积模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
ConvNeXt-V2是一种运用全卷积掩码自动编码器框架进行预训练的自监督特征表示模型,适用于微调和特征提取。模型适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,具备较高的参数和计算效率,可在ImageNet-1k等大规模数据集上展现出色表现。通过timm库加载,模型提供了处理多种图像任务的灵活性与精确度,是计算机视觉领域的重要工具。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
CellViT - 基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型
CellViTGithubPanNuke数据集Vision Transformer开源项目深度学习细胞分割
CellViT是一种基于Vision Transformer的深度学习方法,用于数字化组织样本中的细胞核自动实例分割。该项目结合了预训练的Vision Transformer编码器和U-Net架构,在PanNuke数据集上取得了领先性能。通过引入加权采样策略,CellViT提高了对复杂细胞实例的识别能力。它能够快速处理千兆像素级全切片图像,并可与QuPath等软件集成,为后续分析提供定位化的深度特征。
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