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dino-vits8

采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型

小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练,专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入,用于图像表征,无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取,并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。

vit_small_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer图像分类模型 预训练于ImageNet-21k并微调于ImageNet-1k
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型,在ImageNet-21k上进行预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型包含2290万参数,处理224x224尺寸的图像输入。通过额外的数据增强和正则化技术提升性能,最初在JAX框架中训练,后移植至PyTorch。该模型提供简洁的API,支持图像分类和特征提取两大功能,可广泛应用于多种计算机视觉任务。
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。
vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类
GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型
本模型结合ResNet与Vision Transformer优势,在大规模ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,实现高效准确的图像分类。具备9900万参数,支持384x384像素输入,可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型,进行推理或深入研究。
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。
vit_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k - ViT图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型预训练模型
OpenAI的ViT图像分类模型,利用CLIP在WIT-400M上预训练,并在ImageNet数据集上微调,适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持,通过示例代码,可轻松实现图像分类与嵌入功能。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
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。
vit-base-patch16-224-cifar10 - 视觉Transformer在CIFAR10上的图像分类优化
CIFAR10GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型微调深度学习
Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练,并在CIFAR10数据集上微调,适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取,为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码,了解如何将该技术应用到各种项目中。
vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体
GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer(ViT)模型,包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器,本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装,并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化,适用于多种视觉任务场景。
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。
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。
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