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EVA02视觉Transformer的图像分类与特征提取模型

EVA02是一款基于视觉Transformer架构的图像分类和特征提取模型。它结合了平均池化、SwiGLU和旋转位置嵌入技术,在ImageNet-22k数据集上进行预训练并在ImageNet-1k上微调。兼容timm库,以确保在不同设备上的一致性和高效性,广泛适用于多种图像分类和特征提取任务。

metaformer - 一系列视觉基线模型
CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目
MetaFormer项目推出多款视觉基线模型,包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色,根据不同的token mixer架构,如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制,在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer,在无外部数据或蒸馏的条件下,达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中,方便应用和扩展。
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
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。
smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术,包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例,展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型,以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度,使模型更好地适应各种硬件环境。
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。
InternEvo - 开源轻量级框架提升大规模模型训练效率
GithubInternEvo大语言模型开源项目性能优化预训练框架
InternEvo是一个轻量级开源训练框架,支持大规模预训练和单GPU微调。该框架在1024个GPU上达到近90%加速效率,适用于InternLM系列等大语言模型训练。通过集成高性能算子和Hybrid Zero技术,InternEvo优化了计算与通信效率,显著提升了训练性能。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
DALLE2-pytorch - Pytorch实现的OpenAI DALL-E 2
DALL-E 2GithubPytorch开源项目文本到图像神经网络自监督学习
DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发,采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络,提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献,并在Discord社区进行交流和支持。
EvTexture - 基于事件数据的视频超分辨率纹理增强
EvTextureGithub事件相机开源项目深度学习纹理增强视频超分辨率
EvTexture是一种新型视频超分辨率技术,利用事件相机数据增强视频纹理细节。该项目发表于ICML 2024,提供PyTorch实现、预训练模型和测试数据集。在Vid4和REDS4等测试集上,EvTexture实现了4倍超分辨率的最佳性能,推动了高质量视频增强研究的发展。
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