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vit-mae-base

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。

vit-base-cats-vs-dogs - 基于Vision Transformer的猫狗图像分类模型
GithubHugging FaceHuggingfaceViT模型图像分类开源项目模型猫狗数据集迁移学习
该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在cats_vs_dogs数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构,在评估集上实现98.83%的准确率。模型可用于宠物识别、动物摄影分类等猫狗图像分类任务。开发者可以方便地将其集成到各种应用中,实现高效的猫狗识别功能。
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个轻量级Vision Transformer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,采用了增强的数据增强和正则化技术。它拥有570万参数,能处理224x224尺寸的图像,在保持高效性能的同时提供准确的视觉分析能力。
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-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。
vit_base_patch32_clip_448.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在LAION-2B数据集预训练后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含8830万参数,支持448x448输入图像,可用于图像分类和特征提取。该模型通过timm库实现,提供简单使用示例,采用Apache-2.0许可。
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。
dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型
DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练
DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型,通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示,可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量,为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合
Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。
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。
nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型
GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型
这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练,模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率,16批量大小和5e-5学习率,评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核,但仅限于NSFW图像分类。
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