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

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。

xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k - 基于跨协方差转换器的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k采用跨协方差图像转换器(XCiT)架构,是一个参数量为3.0M的轻量级图像分类模型。模型在ImageNet-1k数据集上完成预训练,支持224x224尺寸的图像输入,可应用于图像分类和特征提取。模型通过跨协方差注意力机制降低计算复杂度,适合实际部署应用。
dino-vitb16 - DINO训练的ViT模型在图像识别中的应用
DINOGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取自监督学习视觉Transformer
DINO-ViTB16是一个基于视觉Transformer的自监督学习模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。它将图像分割为16x16像素的patch序列,通过Transformer编码器处理,可捕获图像的内部表示。该模型适用于图像分类等多种计算机视觉任务,通过在[CLS] token上添加线性层即可实现。DINO-ViTB16展示了自监督学习在视觉领域的巨大潜力,为图像处理提供了新的解决方案。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
dino-vits16 - DINO训练的小型Vision Transformer模型及其应用
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
dino-vits16是一个基于DINO方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型在ImageNet-1k数据集上进行自监督预训练,能够有效学习图像特征表示。它采用16x16像素的图像块作为输入,可应用于多种视觉任务。dino-vits16展示了自监督学习在计算机视觉领域的潜力,为图像分类等下游任务奠定了基础。
tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库
GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重
tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。
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。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型,将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本,DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时,实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码,并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法,DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
fast-DiT - 改进PyTorch实现的可扩展扩散模型转换器
DiTGithubPyTorchTransformer图像生成开源项目扩散模型
fast-DiT 项目提供了扩散模型转换器(DiT)的改进 PyTorch 实现。该项目包含预训练的类条件 DiT 模型、Hugging Face Space 和 Colab 笔记本,以及优化的训练脚本。通过采用梯度检查点、混合精度训练和 VAE 特征预提取等技术,显著提升了训练速度和内存效率。这一实现为研究人员和开发者提供了探索和应用扩散模型的有力工具。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
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