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轻量级移动端视觉转换模型,适用于通用图像分类

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。

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_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型,专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练,仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务,平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性,为资源受限环境提供了高效解决方案。
mobilevit_s.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
mobilevit_s.cvnets_in1k是一款基于MobileViT架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上进行了训练。该模型仅有5.6M参数和2.0 GMACs计算量,体现了其轻量级特性。它不仅可用于图像分类,还支持特征图提取和图像嵌入等功能。通过融合MobileNet的效率和Vision Transformer的性能,这个模型特别适合在计算资源有限的移动设备上应用。
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。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
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。
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。
mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256 - MobileViTv2中的可分离自注意力实现高效图像分类
GithubHuggingfaceImageNetMobileViTv2PyTorch分离自注意力图像分类开源项目模型
MobileViTv2是一个图像分类模型,通过引入可分离自注意力机制,提升计算效率与性能。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练,适用于大规模图像分类任务,并支持PyTorch平台。用户可使用此模型进行未处理图像的分类,或寻找适合特定任务的微调版本,为图像识别应用带来优化。
vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类
GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目权重转换模型
vit-tiny-patch16-224是一个轻量级视觉transformer模型,专注于图像分类任务。这个模型采用16x16的patch大小和224x224的输入分辨率,在保持分类准确性的同时大幅降低了计算资源需求。其小型结构使其特别适合在资源受限环境中使用或需要快速推理的场景。值得注意的是,该模型是基于Google的ViT架构,由第三方研究者使用timm仓库的权重进行转换和发布。
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。
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