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SPViT

单路径自注意力剪枝，提升ViT模型效率的新方法

SPViT自注意力机制卷积层视觉Transformer模型剪枝Github开源项目

SPViT项目提出了一种单路径自注意力剪枝方法，将预训练ViT模型中的自注意力层剪枝为卷积层，形成混合模型结构。该方法通过权重共享机制降低了模型搜索成本，在减少计算资源消耗的同时保持了模型性能。实验表明，SPViT在多个基准测试中表现良好，为Vision Transformer模型的优化设计提供了新思路。

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介绍相关项目
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GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个轻量级Vision Transformer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，采用了增强的数据增强和正则化技术。它拥有570万参数，能处理224x224尺寸的图像，在保持高效性能的同时提供准确的视觉分析能力。
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GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer（ViT）是一款图像分类模型，采用Transformer编码器架构，通过将图像分割为固定大小patch进行处理。模型在包含1400万张图像的ImageNet-21k数据集完成预训练，并在ImageNet-1k数据集上进行384x384分辨率的微调。提供预训练权重，可直接应用于图像分类或迁移学习任务。
vit-base-patch32-224-in21k - Vision Transformer模型在2100万图像数据集上预训练
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉
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vit-mae-base - MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉预训练模型
Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练，通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示，适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调，以满足特定应用需求。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取，支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练，具有85.8M参数，能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高，该模型在大规模数据集上表现良好，适合精确特征提取的视觉任务，增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理，满足多种计算机视觉应用需求。
vit - 在Habana Gaudi HPU上高效运行ViT模型的配置指南
Gaudi处理器GithubHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana图像分类开源项目模型混合精度
了解如何使用Habana Gaudi HPU进行ViT模型高效训练和部署，提供如自定义AdamW和融合梯度剪裁等特定训练参数。支持bf16混合精度训练以提升性能和精度。探索Habana HPU在增强Transformer和Diffuser模型方面的应用。
samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具
GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练
Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
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vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
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