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Theia模型助力机器人学习的多元视觉基础

Theia 机器人学习视觉模型模型 Github 视觉任务开源项目深层学习 Huggingface

Theia通过整合多种视觉模型如CLIP和ViT，增强机器人学习的视觉能力。该模型以DeiT-Tiny为基础，能够在较少的训练数据和较小的模型尺寸下，超越以往模型的表现，为自动化应用提供多样化的视觉知识支持。

clip-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练

CLIPGithubHuggingfaceOpenAI图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习

CLIP是OpenAI开发的视觉语言预训练模型,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。

vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习

该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练，基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计，包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果，DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异，并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型，适合多种机器学习场景。

vit_base_patch16_clip_384.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的Vision Transformer图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetLAION-2BVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习

该模型基于Vision Transformer架构，在LAION-2B数据集上预训练，随后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型接受384x384像素的输入图像，包含8690万个参数。除图像分类外，还可用于生成图像特征嵌入。通过timm框架实现，提供灵活配置和简便使用，适用于多种计算机视觉任务。

vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k - 基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型

GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformertimm图像分类开源项目模型

该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调，采用86.6M参数，适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练，并由Ross Wightman移植到PyTorch环境，可应用于图像分类和嵌入场景。

clip-vit-base-patch16 - CLIP-ViT：基于Transformers的零样本图像分类模型

GithubHuggingfaceONNXTransformers.js图像分类开源项目文本嵌入模型视觉嵌入

clip-vit-base-patch16是OpenAI CLIP模型的一个变种，专注于零样本图像分类任务。这个模型使用ONNX格式的权重，可与Transformers.js库无缝集成，方便在Web环境中应用。它不仅提供了易用的pipeline API用于图像分类，还支持独立的文本和图像嵌入计算功能。该模型在处理各种图像分析和跨模态任务时，能够在性能和计算效率之间保持良好平衡。

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m - Vision Transformer自监督图像特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数，支持518x518像素输入，可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征，性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。

deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型基于ImageNet-1k训练的高效Transformer

DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术，拥有2210万参数，适用于224x224像素图像输入。除图像分类外，它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重，便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。

vit-large-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的大型Vision Transformer模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型计算机视觉预训练模型

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。

vit_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型

Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练

这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练，并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型，其参数量达88.3M，计算量为12.7 GMACs，设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用，满足多种视觉任务需求，在图像识别和分析领域表现出稳定性能。

vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类

GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目权重转换模型

vit-tiny-patch16-224是一个轻量级视觉transformer模型，专注于图像分类任务。这个模型采用16x16的patch大小和224x224的输入分辨率，在保持分类准确性的同时大幅降低了计算资源需求。其小型结构使其特别适合在资源受限环境中使用或需要快速推理的场景。值得注意的是，该模型是基于Google的ViT架构，由第三方研究者使用timm仓库的权重进行转换和发布。

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