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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

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。

text-to-video-synthesis-colab - 多模型文本到视频合成工具集成
AI模型ColabGithubHugging Face开源项目文本生成视频
该开源项目集成了Longscope、Zeroscope和Potat1等多个文本到视频合成模型。用户可在Colab环境中,通过输入文本生成短视频。项目支持多种分辨率和风格选择,并包含视频增强功能。这一工具集适用于多种创意和内容制作场景,为AI视频创作提供了便利。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高效图像识别与特征开发的开源解决方案
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt-V2是一款基于全卷积掩码自编码器(FCMAE)预训练的图像分类模型,能够高效处理ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集。模型拥有88.7M的参数和45.21 GMACs,适合精准的图像识别和特征开发。兼容timm库,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入生成等应用场景。通过简单的Python代码即可调用该模型,提升开发效率。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
CogVideo - 开源视频生成模型,支持高效单GPU推理
CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成
CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术,实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理,生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用,获取更多技术细节和更新。
convmixer_768_32.in1k - ConvMixer架构的高效图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfacetimm卷积神经网络图像分类开源项目模型深度学习特征提取
convmixer_768_32.in1k是基于ConvMixer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练完成。该模型拥有2110万参数,支持224x224像素的图像输入。除图像分类外,它还可用于生成图像嵌入。通过timm库,开发者能方便地加载预训练模型进行推理。这一设计简洁高效,为计算机视觉应用提供了实用的解决方案。
MambaVision-B-1K - MambaVision结合Mamba和Transformer的创新视觉骨干网络
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-B-1K是一种融合Mamba和Transformer优势的混合视觉骨干网络。通过重新设计Mamba结构和在末层添加自注意力模块,该模型增强了视觉特征建模能力和长程空间依赖捕获。在ImageNet-1K分类任务中,MambaVision-B-1K在Top-1准确率和吞吐量方面实现了新的SOTA Pareto前沿。这一模型适用于图像分类和特征提取,支持多种输入分辨率,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512 - ConvNeXt-V2高效的图像分类与特征提取模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型预训练特征提取
ConvNeXt-V2模型在全卷积掩码自动编码器框架下进行预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调,提升了图像分类和特征提取的效率。模型拥有660.3M参数,处理512x512图像,适合复杂计算需求。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,确保高准确率和多样化应用,结合timm库简化操作,适用于研究和工业应用。
videocomposer - 灵活可控的视频合成与运动模式生成工具
AI生成GithubVideoComposer动作控制开源项目扩散模型视频合成
VideoComposer是一个开源的视频合成模型,能够同时控制生成视频的空间和时间特征。它支持文本、草图、参考视频等多种输入形式,为用户提供灵活的创作方式。项目包含预训练模型和用户界面,便于研究人员和开发者进行视频合成实验。
efficientnet_b5.sw_in12k_ft_in1k - EfficientNet-加强版:适用于图像分类与特征提取的高效模型
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet模型结合了Swin Transformer的优化策略,经过ImageNet-12k预训练及ImageNet-1k微调,适用于图像识别、特征提取和嵌入生成。该模型使用AdamW优化器、梯度裁剪和余弦退火学习率等技术,提供高效的图像分类解决方案。
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