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高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型

ImageNet Transformer DeiT 图像分类开源项目 timm 模型 Huggingface Github

DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练，通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs，适用于224x224像素图像，可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持，易于集成，是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。

vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类

GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型

本模型结合ResNet与Vision Transformer优势，在大规模ImageNet-21k数据集上预训练，并在ImageNet-1k上微调，实现高效准确的图像分类。具备9900万参数，支持384x384像素输入，可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型，进行推理或深入研究。

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k - ConvNeXt-V2轻量级图像分类和特征提取模型

ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型预训练模型

convnextv2_tiny.fcmae_ft_in1k是基于ConvNeXt-V2架构的轻量级图像分类模型。该模型通过全卷积masked自编码器预训练，在ImageNet-1k数据集微调，拥有2860万参数。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入，在ImageNet验证集上Top-1准确率达82.92%。这是一个在性能和效率间取得平衡的优秀选择。

levit_256.fb_dist_in1k - LeViT卷积图像分类模型具备快速推理能力

GithubHuggingfaceImageNet-1kLeViT卷积神经网络图像分类开源项目模型模型比较

LeViT图像分类模型利用卷积操作并在ImageNet-1k数据集上预训练，符合快速推理需求。模型参数量为18.9M，适用于不同图像分类任务。通过timm库进行部署，可实现特征提取和多种嵌入应用。

efficientnetv2_rw_s.ra2_in1k - EfficientNetV2架构的轻量级图像分类模型

EfficientNetV2GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目机器学习模型模型深度学习

基于EfficientNetV2架构的图像分类模型，通过timm框架实现，使用RandAugment数据增强和RMSProp优化器在ImageNet-1k数据集训练。模型参数量23.9M，计算量4.9 GMACs，训练分辨率288x288，测试分辨率384x384。支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。

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。

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。

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。

deita - 自动数据选择工具助力大语言模型指令调优

DeitaGithub开源项目指令调优数据选择语言模型

Deita是一个开源项目，为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据，就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果，展示了在多项基准测试中的表现。

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。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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