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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。

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。
vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数,支持518x518像素输入,适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码,可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。
deit-base-distilled-patch16-224 - DeiT模型通过蒸馏技术提升ImageNet图像分类性能
DeiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型蒸馏视觉Transformer
DeiT-base-distilled-patch16-224是一种基于Vision Transformer的图像分类模型,通过蒸馏技术从CNN教师模型中学习。该模型在ImageNet-1k数据集上进行预训练和微调,在224x224分辨率下实现83.4%的top-1准确率。模型采用16x16图像块嵌入和蒸馏token,适用于多种计算机视觉任务,尤其在图像分类领域表现优异。
cvt-13 - 融合CNN和ViT优势的创新图像分类模型
CvTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习视觉转换器
CvT-13是一款结合卷积神经网络(CNN)和视觉变换器(ViT)优势的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练,可处理224x224分辨率图像。CvT-13融合了CNN的局部特征提取和ViT的全局建模能力,在图像分类任务中表现出色。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型于不同的图像分类项目中。
vit_base_patch16_224.mae - 采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.mae是一个基于Vision Transformer架构的图像特征模型,通过自监督掩码自编码器(MAE)方法在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型适用于图像分类和特征提取,拥有8580万参数,处理224x224像素的输入图像。它提供简洁的API,便于获取分类结果和提取图像嵌入。这个模型融合了ViT的出色表征能力和MAE的自监督学习优势,为多种计算机视觉任务提供了有力的预训练基础。
nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练,模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率,16批量大小和5e-5学习率,评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核,但仅限于NSFW图像分类。
deit-small-patch16-224 - 数据高效的图像Transformer模型,用于精炼图像分类
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型预训练
Data-efficient Image Transformer(DeiT)小型模型在ImageNet-1k上经过预训练和微调。该模型通过高效的预训练方法和识别精确的标签蒸馏技术实现了性能与效率的平衡。DeiT-small在ImageNet中实现79.9%的top-1准确率,支持PyTorch平台,适合图像分类任务,并可以通过ViTModel或ViTForImageClassification进行应用。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
dino-vits16 - DINO训练的小型Vision Transformer模型及其应用
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
dino-vits16是一个基于DINO方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型在ImageNet-1k数据集上进行自监督预训练,能够有效学习图像特征表示。它采用16x16像素的图像块作为输入,可应用于多种视觉任务。dino-vits16展示了自监督学习在计算机视觉领域的潜力,为图像分类等下游任务奠定了基础。
clip-vit-base-patch16 - CLIP-ViT:基于Transformers的零样本图像分类模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js图像分类开源项目文本嵌入模型视觉嵌入
clip-vit-base-patch16是OpenAI CLIP模型的一个变种,专注于零样本图像分类任务。这个模型使用ONNX格式的权重,可与Transformers.js库无缝集成,方便在Web环境中应用。它不仅提供了易用的pipeline API用于图像分类,还支持独立的文本和图像嵌入计算功能。该模型在处理各种图像分析和跨模态任务时,能够在性能和计算效率之间保持良好平衡。
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