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简洁高效的分层视觉Transformer模型

Hiera视觉Transformer图像识别视频识别MAE预训练Github开源项目

Hiera是一种分层视觉Transformer模型,在图像和视频任务中表现出色,同时保持高效推理。该模型简化了现有Transformer的复杂模块,并通过MAE预训练学习空间偏置,实现了简洁高效的架构。项目提供了模型库、推理示例和基准测试脚本,支持通过PyTorch Hub和Hugging Face Hub使用预训练模型。

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介绍相关项目
LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型
AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清
LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。
dinov2-small - 小型Vision Transformer模型用于无监督视觉特征学习
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像特征提取开源项目模型自监督学习计算机视觉
DINOv2-small是一个基于Vision Transformer架构的小型模型，通过无监督学习方法训练。该模型将图像分割为固定大小的块，并使用Transformer编码器处理，能够提取强大的视觉特征。作为预训练模型，它不包含特定任务的微调头，主要用于特征提取。研究者可以在此基础上添加任务相关的分类层，以适应不同的下游视觉应用。
sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成
SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体，专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成，可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型，实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源，方便用户深入了解和应用SAM2技术。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架，适合研究人员和开发者使用。
vit_small_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的自监督图像特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用DINOv2自监督学习方法，在LVD-142M数据集上预训练，拥有2210万参数，支持处理518x518尺寸的图像。模型可应用于图像分类和特征提取任务，并提供了相关的使用示例代码。作为一个无监督学习的视觉模型，它能够提取稳健的图像特征表示。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。
3D-VisTA - 简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型
3D-VisTAGithub多模态融合开源项目自然语言处理计算机视觉预训练模型
3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。
swin-tiny-patch4-window7-224 - 层级结构的视觉Transformer模型
GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉
Swin Transformer模型通过层级特征图和局部注意力机制实现线性计算复杂度。在ImageNet-1k数据集上以224x224分辨率训练后，可作为图像分类和密集识别任务的骨干网络。采用shifted windows技术平衡效率与性能，适用于图像分类或特定任务微调。
swin-base-patch4-window12-384 - 高效图像分类的Swin Transformer视觉模型
GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类层次特征图开源项目模型自注意力机制视觉转换器
Swin Transformer是一款视觉Transformer，通过使用层级特征图和移窗技术，进行高效图像分类。模型在ImageNet-1k数据集上以384x384分辨率训练，具备线性计算复杂度，使其适用于图像分类和密集识别任务。模型可用于原始图像分类，或者在模型集中寻找细化版本，适合处理计算密集型任务。
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