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vit-xray-pneumonia-classification

基于ViT的胸部X光肺炎分类模型

该项目利用ViT模型对胸部X光图像进行肺炎分类,在验证集上准确率达97.42%。模型能快速区分正常和肺炎X光片,并提供简易推理代码。这一工具有助于提升肺炎诊断的效率和准确性,为医疗行业带来实际价值。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
dino-vitb8 - 无需微调,实现高效图像分类的自监督视觉转换器
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练模型
Vision Transformer (ViT)模型通过DINO方法进行的自监督训练在ImageNet-1k数据集上预训练,注重提升图像特征提取,无需微调即可应用于图像分类,兼顾多种下游任务。可根据任务需求选择合适的微调版本。
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_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k - ViT图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型预训练模型
OpenAI的ViT图像分类模型,利用CLIP在WIT-400M上预训练,并在ImageNet数据集上微调,适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持,通过示例代码,可轻松实现图像分类与嵌入功能。
SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型
3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目
SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型,支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练,可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证,SegVol展现出优秀的分割性能,为医学影像分析提供了新的解决方案。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型,兼容PyTorch
GithubHuggingfaceImageNetViTVision Transformerstimm图像分类开源项目模型
ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调,采用数据增强和正则化,适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数,通过PyTorch实现,支持多种应用场景。
CellViT - 基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型
CellViTGithubPanNuke数据集Vision Transformer开源项目深度学习细胞分割
CellViT是一种基于Vision Transformer的深度学习方法,用于数字化组织样本中的细胞核自动实例分割。该项目结合了预训练的Vision Transformer编码器和U-Net架构,在PanNuke数据集上取得了领先性能。通过引入加权采样策略,CellViT提高了对复杂细胞实例的识别能力。它能够快速处理千兆像素级全切片图像,并可与QuPath等软件集成,为后续分析提供定位化的深度特征。
vit-base-patch32-224-in21k - Vision Transformer模型在2100万图像数据集上预训练
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于transformer架构的视觉模型,在ImageNet-21k数据集上预训练。该模型将图像转换为固定大小的patch序列,通过线性嵌入和位置编码输入transformer编码器。ViT可应用于图像分类等多种视觉任务,只需在预训练编码器上添加任务特定层。模型在224x224分辨率下训练,批量大小为4096,在多项图像分类基准测试中展现出优秀性能。
vit-age-classifier - Vision Transformer人脸年龄分类模型
FairFaceGithubHuggingfacePyTorchViT人脸年龄识别图像分类开源项目模型
该项目是一个基于Vision Transformer的人脸年龄分类模型,使用PyTorch框架实现并在FairFace数据集上训练。模型可通过Transformers库加载,对输入的人脸图像进行年龄分类。项目提供了简单的代码示例,展示了如何使用模型进行图像处理和年龄预测。这一工具可应用于人脸分析和计算机视觉领域,为相关研究和应用提供支持。
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