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Swin-Tiny模型微调的图像分类系统 在ImageFolder数据集达58.16%准确率

本项目基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224模型微调,构建了一个图像分类系统。经过100轮训练,在ImageFolder数据集上达到58.16%的分类准确率。项目使用Adam优化器和线性学习率调度器,总批量大小为128。系统基于PyTorch框架开发,为图像分类任务提供了实用的基础模型。

beitv2_base_patch16_224.in1k_ft_in22k - BEiT-v2架构的ImageNet-22k微调图像分类与特征提取模型
BEiT-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目机器学习模型模型
beitv2_base_patch16_224.in1k_ft_in22k是基于BEiT-v2架构的图像分类模型,在ImageNet-1k上进行自监督预训练,并在ImageNet-22k上微调。该模型拥有1.026亿参数,支持224x224像素输入,适用于图像分类和特征提取。通过timm库可轻松加载,为计算机视觉研究和应用提供强大工具。
convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k - ConvNeXt-V2图像分类模型 FCMAE预训练与ImageNet微调
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt-V2架构的图像分类模型采用全卷积掩码自编码器(FCMAE)预训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。该模型拥有2860万参数,224x224输入尺寸下达到83.894%的top1准确率。适用于图像分类、特征提取和图像嵌入等计算机视觉任务,为高效图像处理提供了强大支持。
wd-v1-4-swinv2-tagger-v2 - 带有改进推理和标签分类性能的新特性
GithubHuggingfaceONNXRuntimeWD 1.4 SwinV2 Tagger开源项目标签模型训练
模型WD 1.4 SwinV2 Tagger V2改进了标签分类功能,使用Danbooru图像集进行训练,V2.1版本增强了ONNXRuntime兼容性,并与timm兼容,支持多批次推理。使用TRC项目提供的TPU部署,提升模型的性能和算法效果。
man_woman_face_image_detection - ViT模型实现98.7%准确率的人脸性别识别
GithubHuggingfaceViT人脸识别图像处理开源项目性别分类机器学习模型
这个开源项目利用Vision Transformer (ViT) 模型实现人脸性别识别,准确率达98.7%。模型基于google/vit-base-patch16-224-in21k进行微调,能够根据人脸图像判断性别。项目展示了优秀的精确度和召回率,为人脸分析和用户画像等应用领域提供了有力支持。
smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术,包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例,展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型,以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度,使模型更好地适应各种硬件环境。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力
Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目
该开源项目提供基于深度学习的预训练模型,能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型,适用于标准视图的乳腺X光检查,支持GPU加速,使用Python和PyTorch实现,提供详细的示例数据和预测结果。
florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现
Florence-2Github分布式训练开源项目微调微软视觉语言模型
本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型,特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明,并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练,适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
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