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MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练

MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型,通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制,总参数量119.9M,支持512x512分辨率输入。除图像分类外,还可输出多尺度特征图和嵌入向量,便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。

Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成
Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目,采用无查找技术和262144大小的码本,克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器,在图像分词方面取得显著进展,8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展,目前处于积极开发阶段,未来计划拓展至视频生成领域。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
maxtext - 高性能与可扩展的开源大模型解决方案,支持TPUs与GPUs
GPUGithubJaxLLMMaxTextTPU开源项目
MaxText是一个高性能、可扩展的开源大模型,采用纯Python和Jax编写,专为Google Cloud的TPUs和GPUs设计。支持训练和推理,能够从单个主机扩展到大型集群,且无需复杂优化。MaxText适用于研究和生产中的大型语言模型项目,支持Llama2、Mistral和Gemma模型,并提供详细的入门指南和性能测试结果。
inceptionnext - 结合Inception和ConvNeXt优势的高效图像识别模型
ConvNeXtGithubInceptionNeXt卷积神经网络图像分类开源项目深度学习
InceptionNeXt是一种创新的图像识别模型,融合了Inception的设计理念和ConvNeXt的架构。通过分解大型深度卷积核,该模型在速度和准确率方面取得了平衡,达到了ResNet-50的速度和ConvNeXt-T的精度。在ImageNet数据集上,InceptionNeXt展现出卓越性能,推动了计算机视觉领域的发展。研究团队提供了多种规模的预训练模型,适用于不同的应用场景。
dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法
DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉
DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型
GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN
RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。
Awesome-Backbones - 图像分类的主干网络库及其使用教程
Awesome-BackbonesGithubPyTorch图像分类开源项目模型训练预训练权重
提供丰富的图像分类主干网络,包括TinyViT、DeiT3、EdgeNeXt、RevVisionTransformer等,兼容Pytorch 1.7.1+及Python 3.6+。项目包含环境搭建、数据集准备、训练和评估的详细教程,适合科研和实际应用,提升图像分类模型性能。提供快速开始指南和预训练权重,帮助开发者高效部署与测试。
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