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vit-pytorch

通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer(ViT)模型,包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器,本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装,并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化,适用于多种视觉任务场景。

vit-mae-base - MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉预训练模型
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。
SPViT - 单路径自注意力剪枝,提升ViT模型效率的新方法
GithubSPViT卷积层开源项目模型剪枝自注意力机制视觉Transformer
SPViT项目提出了一种单路径自注意力剪枝方法,将预训练ViT模型中的自注意力层剪枝为卷积层,形成混合模型结构。该方法通过权重共享机制降低了模型搜索成本,在减少计算资源消耗的同时保持了模型性能。实验表明,SPViT在多个基准测试中表现良好,为Vision Transformer模型的优化设计提供了新思路。
vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型
ViT图像分类模型结合增强与正则化技术,基于ImageNet-21k训练后在ImageNet-1k微调。模型通过JAX进行训练并移植至PyTorch,拥有22.2M参数和384x384图像输入,展示了12.4 GMACs的高效性。适用于图像分类与特征提取,在视觉识别和嵌入生成中表现出色。
vivit-b-16x2-kinetics400 - ViViT 扩展Vision Transformer至视频分析领域的创新模型
GithubHuggingfaceViViT开源项目模型深度学习视觉变换器视频分类计算机视觉
ViViT是Arnab等人提出的视频视觉Transformer模型,将Vision Transformer的概念扩展到视频领域。这一模型主要应用于视频分类等任务的微调,在视频数据处理方面表现出色。ViViT为视频分析和理解开辟了新途径,为研究人员和开发者提供了进行视频相关任务开发的有力工具。该模型的出现推动了计算机视觉技术在视频领域的发展,为未来的视频智能分析奠定了基础。
rorshark-vit-base - ViT架构图像分类模型实现99.23%精度
GithubHuggingfaceViT准确率图像分类开源项目机器学习模型训练模型
rorshark-vit-base是基于google/vit-base-patch16-224-in21k模型微调的图像分类器。该模型采用Vision Transformer架构,在imagefolder数据集上达到99.23%的分类准确率。经过5轮训练,使用Adam优化器和线性学习率调度。虽然在高精度图像分类任务中表现出色,但其具体应用场景和局限性有待进一步研究。
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。
fastvit_ma36.apple_in1k - Apple开源的高性能混合视觉Transformer图像处理模型
FastViTGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络计算机视觉
FastViT是Apple开源的混合视觉Transformer模型,基于结构重参数化技术构建。模型在ImageNet-1k数据集训练,参数量4410万,支持256x256图像输入。主要功能包括图像分类、特征图提取和图像嵌入表示。通过混合架构设计,在保证准确率的基础上优化了计算效率。
vit-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练,包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理,支持224x224分辨率输入,并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现,可用于图像分类等视觉任务。
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。
vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征提取开源项目模型自监督学习
该项目介绍了使用DINOv2方法的Vision Transformer(ViT)模型,通过无监督学习在LVD-142M数据集上进行预训练。这一模型适用于图像分类和嵌入,帮助提取稳健的视觉特征以及实现高效的图像识别。ViT模型的参数量为1136.5M和1784.2 GMACs,显现出其出色的性能和灵活性。用户可以在GitHub查看和下载该模型的代码和更多资源。
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