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VOLO D1 224模型 基于ImageNet-1k训练的视觉识别工具

VOLO D1 224是一款基于Vision Outlooker架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型参数量为26.6M,GMACs为6.9,适用于224x224像素的图像输入。作为timm库的一部分,VOLO D1 224不仅支持图像分类,还可作为特征提取的骨干网络,为计算机视觉任务提供了灵活的解决方案。其简单的使用方法和多功能性使其成为视觉识别领域的实用工具。

vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征提取开源项目模型自监督学习
该项目介绍了使用DINOv2方法的Vision Transformer(ViT)模型,通过无监督学习在LVD-142M数据集上进行预训练。这一模型适用于图像分类和嵌入,帮助提取稳健的视觉特征以及实现高效的图像识别。ViT模型的参数量为1136.5M和1784.2 GMACs,显现出其出色的性能和灵活性。用户可以在GitHub查看和下载该模型的代码和更多资源。
vit_small_patch8_224.dino - 基于自监督DINO的图像特征提取Transformer
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取自监督学习
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。
mobilenetv4_conv_medium.e500_r256_in1k - MobileNet-V4中档卷积模型:在保持较低参数量的同时提高图像分类效率
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileNet-V4timm图像分类开源项目模型特征提取
介绍了在ImageNet-1k数据集上训练的MobileNet-V4图像分类模型,其在维持高效分类精度的同时,降低了参数和计算量。模型支持特征提取和图像嵌入等应用场景,并与同类模型进行了广泛比较,适用于移动设备上的高效图像处理。
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。
dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
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。
yoloair - YOLOAir2024版:综合模型改进教程与源码库
GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目
YOLOAir2024版发布,提供多模型支持及改进教程,包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用,如目标检测、实例分割、图像分类等,适用于科研与实际应用。免费提供源代码。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
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。
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。
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