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BEiT模型：基于ImageNet数据集的高效图像分类与特征提取

ImageNet模型图像分类Githubtimm预训练模型BEiTHuggingface开源项目

beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k是一个强大的图像分类模型，基于BEiT架构设计。该模型在ImageNet-22k数据集上进行自监督掩码图像建模预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上微调，具有8650万个参数。它支持224x224像素的输入图像，可用于图像分类和特征提取，为计算机视觉任务提供高效解决方案。

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pit_b_224.in1k - 基于池化的视觉Transformer图像分类模型PiT
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pit_b_224.in1k是一个基于池化的视觉Transformer(PiT)图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有7380万个参数，计算量为12.4 GMACs，支持224x224像素的输入图像。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务，在保持高精度的同时提高了计算效率。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载并使用这个预训练模型。
vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用
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ViT图像分类模型结合增强与正则化技术，基于ImageNet-21k训练后在ImageNet-1k微调。模型通过JAX进行训练并移植至PyTorch，拥有22.2M参数和384x384图像输入，展示了12.4 GMACs的高效性。适用于图像分类与特征提取，在视觉识别和嵌入生成中表现出色。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
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Vision Transformer (ViT) 是一个基于Transformer架构的大型视觉模型，在ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet 2012数据集上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，支持384x384分辨率的输入。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，可用于图像分类、特征提取等计算机视觉任务。该模型支持PyTorch框架，适合研究人员和开发者使用。
vit-small-patch16-224 - Google开发的轻量级视觉Transformer模型用于高效图像分类
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vit-small-patch16-224是Google开发的轻量级视觉Transformer模型，针对高效图像分类任务进行了优化。该模型由社区成员从timm仓库转换并上传至Hugging Face平台。它与ViT-base模型具有相同的使用方式，特别适合计算资源有限的应用场景。模型在ImageNet数据集上经过训练，可用于各种计算机视觉任务，如图像识别和分类。相比ViT-base，它具有更小的模型尺寸和更快的推理速度，同时保持了良好的性能表现。需要注意的是，模型的safetensors版本要求torch 2.0或更高版本的运行环境。
swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k - 分层视觉Transformer模型 基于ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调
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swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是基于Swin Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练，ImageNet-1k上微调，拥有1.965亿参数，34.5 GMACs计算量。它支持224x224输入图像，适用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型采用分层结构和移位窗口机制，平衡了计算效率和性能。
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k - MLP-Mixer架构的ImageNet预训练模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetMLP-Mixertimm图像分类开源项目模型神经网络
mixer_b16_224.goog_in21k_ft_in1k是一个基于MLP-Mixer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k预训练后在ImageNet-1k微调。该模型拥有5990万参数，处理224x224图像输入，可用于图像分类和特征提取。项目提供了简洁的代码示例，展示了模型在图像分类和特征提取任务中的应用。这个模型为计算机视觉研究提供了有力工具。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取，支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练，具有85.8M参数，能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高，该模型在大规模数据集上表现良好，适合精确特征提取的视觉任务，增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理，满足多种计算机视觉应用需求。
convit_base.fb_in1k - ConViT架构图像分类模型在ImageNet-1k上的应用
ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型深度学习
convit_base.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的ConViT架构图像分类模型。该模型融合卷积神经网络和视觉Transformer技术，拥有8650万参数，计算量为17.5 GMACs。它支持224x224尺寸的输入图像，可用于图像分类和特征提取。研究者可通过timm库加载此预训练模型，进行图像分类或提取图像嵌入向量等任务。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k - 多功能图像分类与特征提取模型
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ConvNeXt-V2是一款先进的图像分类模型，通过全卷积掩码自编码器框架(FCMAE)预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集上微调。除图像分类外，该模型还可用于特征图提取和图像嵌入。拥有8870万参数，ConvNeXt-V2在ImageNet-1k验证集上实现86.74%的Top-1准确率。凭借在多项基准测试中的卓越表现，ConvNeXt-V2成为各类计算机视觉任务的优秀选择。
samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具
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Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。
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