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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
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架，适合研究人员和开发者使用。
vit-base-patch32-384 - Vision Transformer图像分类模型支持大规模数据训练
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。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2：高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型，利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练，该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC，支持256x256图像输入。借助timm库，模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer（ViT）的特点，专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练，后在ImageNet-1k上微调，并在JAX中创建，由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活，针对384x384图像进行了优化，通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力，适用于多种图像识别应用。
vivit-b-16x2-kinetics400 - ViViT 扩展Vision Transformer至视频分析领域的创新模型
GithubHuggingfaceViViT开源项目模型深度学习视觉变换器视频分类计算机视觉
ViViT是Arnab等人提出的视频视觉Transformer模型，将Vision Transformer的概念扩展到视频领域。这一模型主要应用于视频分类等任务的微调，在视频数据处理方面表现出色。ViViT为视频分析和理解开辟了新途径，为研究人员和开发者提供了进行视频相关任务开发的有力工具。该模型的出现推动了计算机视觉技术在视频领域的发展，为未来的视频智能分析奠定了基础。
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
Vision Transformer (ViT) 是一种基于transformer架构的视觉模型，在ImageNet-21k数据集上预训练。该模型将图像转换为固定大小的patch序列，通过线性嵌入和位置编码输入transformer编码器。ViT可应用于图像分类等多种视觉任务，只需在预训练编码器上添加任务特定层。模型在224x224分辨率下训练，批量大小为4096，在多项图像分类基准测试中展现出优秀性能。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型，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，采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数，能处理384x384尺寸的图像，通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源需求，适合各类图像识别应用场景。
mobilevit-small - 高效轻量的移动端视觉转换器
GithubHuggingfaceImageNetMobileViT图像分类开源项目机器学习模型神经网络
MobileViT-small是一款轻量级视觉模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型融合MobileNetV2结构和transformer块，实现高效全局图像处理。仅5.6M参数量，却在ImageNet上获得78.4%的top-1准确率。适用于移动设备的图像分类等任务，平衡了性能与效率。
mobilevit-xx-small - 轻量级移动端视觉转换模型，适用于通用图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTTransformer卷积神经网络图像分类开源项目模型
MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能，通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块，适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入，已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法，可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。
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