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owlvit-large-patch14

基于Vision Transformer的零样本目标检测模型

OWL-ViT模型采用CLIP和Vision Transformer架构,实现了零样本文本条件目标检测。它可以根据文本查询识别图像中的物体,无需预先定义类别。该模型在大规模图像-文本数据集上进行训练,并在COCO和OpenImages等数据集上微调。OWL-ViT为计算机视觉研究提供了新的可能性,尤其在零样本目标检测领域。

ViT-SO400M-14-SigLIP - 基于SigLIP的视觉-语言模型实现零样本图像分类
GithubHuggingfaceSigLIPViT图像分类开源项目机器学习模型自然语言处理
ViT-SO400M-14-SigLIP是基于WebLI数据集训练的视觉-语言预训练模型,采用sigmoid损失函数进行图像和文本的联合学习。该模型在零样本图像分类任务中表现出色,具有良好的跨模态理解能力。通过OpenCLIP和timm库,用户可以方便地使用该模型生成图像和文本嵌入。ViT-SO400M-14-SigLIP适用于图像分类、图像检索等多种计算机视觉和自然语言处理任务。
vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练,可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数,支持224x224像素的输入图像。通过timm库,研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务,深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。
vit_large_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 预训练ViT大模型实现高性能图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型视觉转换器迁移学习
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的大型图像处理模型,在ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型采用了先进的数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取任务。它包含3.04亿参数,处理224x224尺寸的输入图像。通过TIMM库,用户可以方便地使用该模型进行图像分类和特征嵌入提取。由于在大规模数据集上训练,该模型展现出卓越的图像理解能力。
vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型
该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调,采用86.6M参数,适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练,并由Ross Wightman移植到PyTorch环境,可应用于图像分类和嵌入场景。
clip-vit-base-patch32 - 使用Xenova/clip-vit-base-patch32实现Transformers.js的零样本图像分类
GithubHuggingfaceJavaScript库ONNXTransformers.jsopenai/clip-vit-base-patch32图像分类开源项目模型
在Transformers.js中实现ONNX权重兼容性,支持进行零样本图像分类,使用模型Xenova/clip-vit-base-patch32。通过简单的npm安装Transformers.js库,利用pipeline API实现图像和标签的高效匹配。此项目旨在为WebML的未来发展提供一个过渡方案,建议将模型转换为ONNX格式以便于网络使用。
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 视觉Transformer模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetViT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个经过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调的Vision Transformer模型。它采用额外数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取。该模型拥有2210万参数,支持224x224图像输入,可通过timm库轻松加载使用。模型原始在JAX训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch,为计算机视觉任务提供了强大的基础工具。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
omdet-turbo-swin-tiny-hf - 实时开放词汇目标检测模型 支持批量多任务处理
GithubHuggingfaceOmDet-Turbo图像识别开源项目机器学习模型目标检测零样本分类
这是一款基于Transformer的开放词汇目标检测模型。它支持零样本检测,能够识别指定的任意类别目标。该模型的特色在于支持批量处理多张图像,允许为每张图像设置不同的检测类别和任务描述。通过简洁的API接口,该模型可以方便地集成到各种计算机视觉应用中,实现高效的实时目标检测。
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。
vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型,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,采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数,能处理384x384尺寸的图像,通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时,大幅降低了计算资源需求,适合各类图像识别应用场景。
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