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实时开放词汇目标检测模型 支持批量多任务处理

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_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。
opt-1.3b - Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型预训练模型
OPT是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列,包含125M至175B参数的多个版本。采用先进数据收集和训练方法,性能可媲美GPT-3。该项目旨在推动大规模语言模型的可复现研究,让更多研究者参与探讨其影响。OPT主要应用于文本生成和下游任务微调,但仍存在偏见等局限性。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务,包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口,并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练,利用DALI优化数据处理,使用TorchAccelerator和fp16加速训练,并通过PAI-Blade优化推理性能。
swin-base-patch4-window7-224 - 微软开源分层视觉Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformer图像分类开源项目模型深度学习视觉模型
Swin Transformer是Microsoft开发的图像分类模型,通过层级特征图构建和局部窗口注意力机制实现线性计算复杂度。模型在ImageNet-1k数据集上完成224x224分辨率训练,可作为通用主干网络支持图像分类和密集识别任务。其创新的窗口划分策略使模型在处理大尺寸图像时具有更高的效率。
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k - Swin Transformer V2轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kSwin Transformer V2timm图像分类开源项目模型特征提取
swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k是基于Swin Transformer V2架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型拥有2830万参数,6.0 GMACs计算量,支持256x256像素输入。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,提供高效的视觉特征提取能力。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载此预训练模型,应用于多种计算机视觉项目。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器,兼容多数据集与实时可视化
GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估
该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器,支持VOC和COCO数据集,并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南,并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能,并包含未来功能更新计划,帮助开发者快速上手并扩展应用。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
swin-base-patch4-window7-224-in22k - 基于shifted windows的分层视觉Transformer图像处理模型
GithubHuggingfaceSwin Transformer图像分类图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉
Swin Transformer是一个在ImageNet-21k数据集上预训练的视觉模型,通过shifted windows机制实现局部特征提取,降低计算复杂度。模型采用分层特征图构建和局部注意力计算方式,适用于图像分类和密集识别任务,计算复杂度与输入图像大小呈线性关系
oneformer_coco_swin_large - 单一模型实现多任务图像分割
GithubHuggingfaceOneFormer图像分割多任务模型实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer COCO Swin Large是一款基于COCO数据集训练的多任务图像分割模型。它采用单一架构,通过一次训练就能在语义、实例和全景分割任务中表现出色。模型利用任务令牌技术实现训练引导和动态推理,提供了高效的图像分割方案。此外,它还提供了便捷的API接口,适合各类研究和开发需求。
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