timesformer-base-finetuned-k600

采用空间时间注意力的视频分类技术，提升视频理解能力

Kinetics-600 TimeSformer 视频分类空间时间注意力深度学习模型 Github 开源项目 Huggingface

TimeSformer模型运用空间时间注意力机制进行视频分类，能够识别Kinetics-600中的600种标签。该工具旨在提升视频理解的准确性，提供简便的视觉分析能力。

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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。

xclip-base-patch32 - X-CLIP视频语言理解模型在Kinetics-400数据集上的应用

GithubHuggingfaceX-CLIP开源项目模型深度学习自然语言处理视频分类计算机视觉

xclip-base-patch32是一个基于CLIP架构的视频语言理解模型，通过Kinetics-400数据集进行全监督训练。该模型支持零样本、少样本及全监督视频分类，以及视频文本检索等任务。在224x224分辨率和每视频8帧的训练条件下，模型在Kinetics-400测试集上达到80.4%的top-1准确率和95.0%的top-5准确率，展现出优秀的视频分类性能。

InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展

GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集

InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。

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。

3D-ResNets-PyTorch - 用于动作识别的 3D ResNets

3D ResNetsAction RecognitionGithubPyTorchSpatiotemporal 3D CNNs开源项目预训练模型

该项目提供基于PyTorch的3D ResNet代码，适用于动作识别，支持Kinetics和Moments in Time等数据集。项目包含训练、微调和测试脚本，并提供预训练模型，支持最新的PyTorch版本和分布式训练。用户可使用详细脚本进行数据准备和模型评估，适合研究与应用。

xcit_tiny_12_p8_224.fb_in1k - 跨协方差图像转换器实现图像分类与特征提取

GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目机器学习模型神经网络

基于XCiT（Cross-Covariance Image Transformer）架构开发的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型包含670万参数量，GMACs为4.8，支持224x224图像输入分辨率。通过跨协方差注意力机制实现图像特征表示，可用于图像分类和特征提取。模型已集成到timm库中，支持top-k分类预测和特征向量提取功能。

caformer_b36.sail_in22k_ft_in1k - CAFormer图像分类模型基于MetaFormer设计

CAFormerGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取

CAFormer基于MetaFormer架构，支持由ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调，旨在增强图像识别能力。拥有98.8M参数与23.2 GMACs，擅长处理224x224像素图像。通过TIMM库访问，这款图像分类/特征骨干模型能够提升图像理解及特征提取，适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等多种视觉任务。

SlowFast - 开源视频理解框架提供多种先进模型架构

GithubPySlowFast开源项目深度学习神经网络模型视频理解计算机视觉

PySlowFast是FAIR开发的开源视频理解代码库，提供高效训练的先进视频分类模型。支持SlowFast、Non-local Neural Networks、X3D和Multiscale Vision Transformers等多种架构。该框架便于快速实现和评估视频研究创新，涵盖分类、检测等任务。PySlowFast兼具高性能和轻量级特点，适用于广泛的视频理解研究。

MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型实现CPU实时运行

GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络

MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型，无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token，有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法，包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异，分别达到70.6%和57.4%的AUC，同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是，MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。

ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型

ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测

ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具，基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能，适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法，支持灵活的模型配置，并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。

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