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MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力

Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练,通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示,适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调,以满足特定应用需求。

VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS
GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验
VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验,展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频,了解如何应用这项前沿技术。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
joytag - 多标签AI图像标记模型 支持5000+标签
AI视觉模型GithubJoyTagViT架构图像标签多标签分类开源项目
JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型,专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系,支持5000多个标签,适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578,能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
CV-VAE - 兼容预训练模型的视频生成技术
CV-VAEGithubVAE兼容性开源项目潜在空间视频生成
CV-VAE是一种视频变分自编码器,专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型(如SD 2.1和SVD)兼容,用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重,支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型,将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本,DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时,实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码,并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法,DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
VITA - 开源全模态交互语言模型
GithubVITA人工智能多模态大语言模型开源项目自然语言处理语音识别
VITA是一款开源全模态语言模型,实现了视频、图像、文本和音频的综合处理。其特点包括全模态理解、无唤醒交互和音频中断交互,显著提高了用户体验。通过创新的状态令牌和双工方案,VITA提升了多模态交互体验。在多项基准测试中,VITA展现出优秀性能,为多模态AI研究和应用开辟了新途径,有望推动相关技术的发展。
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