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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

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。

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_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-base-patch16-384 - Vision Transformer:基于图像分块的高效视觉识别模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉识别模型,在ImageNet-21k上进行预训练,并在ImageNet 2012上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法,有效处理384x384分辨率的图像。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异,适用于各种计算机视觉任务。该预训练模型为研究人员和开发者提供了快速开发高精度图像识别应用的基础。
vgg19_bn.tv_in1k - VGG19架构的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVGGtimm图像分类开源项目模型特征提取
vgg19_bn.tv_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上预训练的VGG19模型,拥有1.437亿参数。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等多种计算机视觉任务。通过timm库,用户可以方便地加载和使用这个模型,实现高精度的图像识别功能。模型在保持较高计算效率的同时,还提供了多种使用方式,如图像分类、特征图提取和图像嵌入等。
vit-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练,包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理,支持224x224分辨率输入,并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现,可用于图像分类等视觉任务。
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
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型
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。
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。
pit_b_224.in1k - 基于池化的视觉Transformer图像分类模型PiT
GithubHuggingfaceImageNet-1kPiTtimm图像分类开源项目模型特征提取
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-huge-patch14-224-in21k - 大型视觉Transformer模型实现高效图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
vit-huge-patch14-224-in21k是基于ImageNet-21k数据集预训练的大型视觉Transformer模型。它将图像分割为固定大小的块,通过Transformer编码器处理,可用于图像分类等多种计算机视觉任务。该模型提供了强大的图像特征提取能力,适用于各类下游视觉应用。
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。
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