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大写英文字符高精度图像分类模型

开源项目模型GithubHuggingface准确率adam优化模型微调vit-base-uppercase-english-characters图像分类

该模型基于vit-base-patch16-224-in21k进行了微调，并在pittawat/uppercase-english-characters数据集上达到了0.9573的准确率。训练过程中采用了学习率为0.0002的Adam优化器，损失率为0.3160。使用Transformers 4.26.1和Pytorch 1.13.0等框架版本，显著提升了在图像分类领域的性能。

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vit-base-patch32-224-in21k - Vision Transformer模型在2100万图像数据集上预训练
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vit_base_patch16_224.orig_in21k - Vision Transformer图像特征提取模型无分类头版本
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取预训练模型
vit_base_patch16_224.orig_in21k是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，在ImageNet-21k数据集上预训练。模型采用16x16图像块处理，支持224x224输入尺寸，包含8580万参数。移除分类头设计使其专注于特征提取，适合迁移学习和微调。通过timm库可轻松应用于图像分类和特征提取任务，为计算机视觉研究提供有力支持。
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deit-base-patch16-224 - DeiT高效视觉Transformer 创新图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习
DeiT是一种高效训练的视觉Transformer模型,在ImageNet-1k数据集上预训练和微调。采用创新的数据高效方法,以较少计算资源实现出色图像分类性能。支持224x224分辨率输入,Top-1准确率达81.8%。可直接用于图像分类或作为下游视觉任务的特征提取器。该模型在保持ViT架构优势的同时,显著提高了训练效率和分类精度。
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
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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_small_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer图像分类模型 预训练于ImageNet-21k并微调于ImageNet-1k
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这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet-1k上微调。模型包含2290万参数，处理224x224尺寸的图像输入。通过额外的数据增强和正则化技术提升性能，最初在JAX框架中训练，后移植至PyTorch。该模型提供简洁的API，支持图像分类和特征提取两大功能，可广泛应用于多种计算机视觉任务。
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该模型是在ImageNet-21k数据集(1400万图像,21843类别)上预训练的大型Vision Transformer (ViT)。它采用Transformer架构,将224x224分辨率的图像分割成16x16的patch序列进行处理。模型可提取强大的图像特征,适用于分类等多种下游视觉任务。用户可直接用于图像嵌入或在特定任务上微调。
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