FasterViT

高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViT 视觉Transformer 图像分类目标检测层级注意力机制 Github 开源项目

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

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介绍相关项目

Transformer-in-Vision - 深入探索Transformer在计算机视觉领域的最新研究与资源

AI模型ChatGPTGithubTransformer-in-Vision多模态开源项目计算机视觉

本页面收录并介绍了最新的基于Transformer的计算机视觉研究和相关资源，内容涵盖机器人应用、视频生成、文本-图像检索、多模态预训练模型等领域。用户可访问开源代码和论文链接，如ChatGPT在机器人领域的应用、DIFFUSIONDB、LAION-5B、LAVIS、Imagen Video和Phenaki等。页面会不定期更新，提供Transformer在视觉领域应用的全面信息和资源汇总。

tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库

GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重

tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。

MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能

GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

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。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型

BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目

此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。

xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案

GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能

xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。

Transformer-in-Computer-Vision - Transformer在计算机视觉中的最新研究汇总

GithubTransformer开源项目最新论文深度学习视觉算法计算机视觉

项目汇总了最新的基于Transformer的计算机视觉研究论文，涵盖了视频处理、图像分类、目标检测和异常检测等广泛应用场景。用户可点击链接查看具体类别的论文和代码。若发现遗漏研究，欢迎提交问题或请求。最新版本更新于2024年8月8日，为科研人员与开发者提供丰富资源。

FocalNet - 突破注意力机制的新型视觉模型架构

FocalNetsGithub卷积神经网络图像分类开源项目目标检测语义分割

FocalNet是一种创新的视觉模型架构,无需使用注意力机制。其核心的焦点调制技术在多项视觉任务中超越了现有的自注意力方法。该模型在ImageNet分类和COCO检测等基准测试中表现优异,同时保持了高效简洁的实现。FocalNet具有平移不变性、强输入依赖性等特点,为计算机视觉领域提供了一种全新的建模思路。

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