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vit-base-cats-vs-dogs

基于Vision Transformer的猫狗图像分类模型

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在cats_vs_dogs数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,在评估集上实现98.83%的准确率。模型可用于宠物识别、动物摄影分类等猫狗图像分类任务。开发者可以方便地将其集成到各种应用中,实现高效的猫狗识别功能。

vit-small-patch16-224 - Google开发的轻量级视觉Transformer模型用于高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelssafetensors图像分类开源项目模型
vit-small-patch16-224是Google开发的轻量级视觉Transformer模型,针对高效图像分类任务进行了优化。该模型由社区成员从timm仓库转换并上传至Hugging Face平台。它与ViT-base模型具有相同的使用方式,特别适合计算资源有限的应用场景。模型在ImageNet数据集上经过训练,可用于各种计算机视觉任务,如图像识别和分类。相比ViT-base,它具有更小的模型尺寸和更快的推理速度,同时保持了良好的性能表现。需要注意的是,模型的safetensors版本要求torch 2.0或更高版本的运行环境。
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型神经网络
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。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。模型包含8665万个参数,支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。
vit-base-uppercase-english-characters - 大写英文字符高精度图像分类模型
GithubHuggingfaceadam优化vit-base-uppercase-english-characters准确率图像分类开源项目模型模型微调
该模型基于vit-base-patch16-224-in21k进行了微调,并在pittawat/uppercase-english-characters数据集上达到了0.9573的准确率。训练过程中采用了学习率为0.0002的Adam优化器,损失率为0.3160。使用Transformers 4.26.1和Pytorch 1.13.0等框架版本,显著提升了在图像分类领域的性能。
vit_base_patch16_224.orig_in21k - Vision Transformer图像特征提取模型无分类头版本
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取预训练模型
vit_base_patch16_224.orig_in21k是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,在ImageNet-21k数据集上预训练。模型采用16x16图像块处理,支持224x224输入尺寸,包含8580万参数。移除分类头设计使其专注于特征提取,适合迁移学习和微调。通过timm库可轻松应用于图像分类和特征提取任务,为计算机视觉研究提供有力支持。
food - 基于Vision Transformer的101种美食图像分类模型
GithubHuggingfaceViT图像分类开源项目模型深度学习迁移学习食物识别
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型在food101数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,经5轮训练后在评估集上达到89.13%的准确率。模型能识别101种不同类型的美食,可应用于餐饮行业的图像自动分类和识别。训练过程使用Adam优化器和线性学习率调度器,batch size为128。
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-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练,包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理,支持224x224分辨率输入,并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现,可用于图像分类等视觉任务。
vit_base_patch14_dinov2.lvd142m - Vision Transformer自监督图像特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习
vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数,支持518x518像素输入,可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征,性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。
vit_base_patch32_clip_448.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在LAION-2B数据集预训练后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含8830万参数,支持448x448输入图像,可用于图像分类和特征提取。该模型通过timm库实现,提供简单使用示例,采用Apache-2.0许可。
vit-large-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的大型Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型计算机视觉预训练模型
该模型是在ImageNet-21k数据集(1400万图像,21843类别)上预训练的大型Vision Transformer (ViT)。它采用Transformer架构,将224x224分辨率的图像分割成16x16的patch序列进行处理。模型可提取强大的图像特征,适用于分类等多种下游视觉任务。用户可直接用于图像嵌入或在特定任务上微调。
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