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高效的BEiT自监督图像分类与嵌入模型

图像分类自监督学习BEiTHuggingface视觉TransformerImageNetGithub开源项目模型

BEiT图像分类模型在ImageNet-22k上通过DALL-E dVAE自监督掩码图像建模进行训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上进行微调。特点包括易于实现图像分类和生成图像嵌入，具有86.7百万参数，支持384x384图像。模型适合通过timm库高效调用，适用于多种计算机视觉应用。

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介绍相关项目
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_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。
vit-large-patch32-384 - 基于Transformer架构的大规模图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
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_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k - ViT图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型预训练模型
OpenAI的ViT图像分类模型，利用CLIP在WIT-400M上预训练，并在ImageNet数据集上微调，适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持，通过示例代码，可轻松实现图像分类与嵌入功能。
vit-large-patch16-384 - Vision Transformer大模型，提升高分辨率图像分类表现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertransformer图像分类开源项目模型深度学习
项目提供了预训练于ImageNet-21k并在ImageNet 2012上微调的Vision Transformer（ViT）大模型。ViT通过将图像分为固定大小的补丁并使用Transformer编码器进行解析，提升了分类精度和特征提取能力，支持高分辨率视觉识别任务并兼容PyTorch使用。
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
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
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。
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。
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k - 增强与正则化的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型特征骨干
这是一个高效的Vision Transformer（ViT）图像分类模型，经过增强和正则化，在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发，并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取，参数量为9.7百万，1.1 GMACs，处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例，以及支持特定数据转换的功能，提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用，并提供开发者比较参考的方法。
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 视觉Transformer模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetViT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个经过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调的Vision Transformer模型。它采用额外数据增强和正则化技术，适用于图像分类和特征提取。该模型拥有2210万参数，支持224x224图像输入，可通过timm库轻松加载使用。模型原始在JAX训练，后由Ross Wightman移植至PyTorch，为计算机视觉任务提供了强大的基础工具。
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in22k_in1k - EVA大型图像分类模型适用于多种计算机视觉应用
EVAGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in22k_in1k是基于EVA架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k数据集上预训练和微调，最后在ImageNet-1k上微调，达到88.592%的Top-1准确率。模型包含3.04亿参数，支持处理196x196像素的图像，可用于图像分类和特征提取等计算机视觉任务。其性能和versatility使其成为视觉项目的有力工具。
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