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分层视觉Transformer模型 基于ImageNet-22k预训练和ImageNet-1k微调

特征提取Huggingface图像分类模型timmImageNetGithub开源项目Swin Transformer

swin_large_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是基于Swin Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k上预训练，ImageNet-1k上微调，拥有1.965亿参数，34.5 GMACs计算量。它支持224x224输入图像，适用于图像分类、特征提取和图像嵌入。模型采用分层结构和移位窗口机制，平衡了计算效率和性能。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
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。
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。
Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型
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Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像，具有全局感受野，并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中，Vision-RWKV性能超越ViT模型；在密集预测任务中，它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT，并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
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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。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
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Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列，规模从0.5B到72B不等。支持27种语言，在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K，显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项，包括本地运行和规模化推理，并支持模型量化和微调。
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本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型，特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明，并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练，适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
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CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。
dsmil-wsi - 用于全玻片图像中肿瘤检测的双流多实例学习网络
Camelyon16DSMILGithubMILPytorchTCGA开源项目
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vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体
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本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。
imageinwords - 致力于生成超详细图像描述的研究项目
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ImageInWords 是一个致力于生成超详细图像描述的研究项目。该项目提供基准评估数据集，可通过 Hugging Face 访问。它集成了计算机视觉和自然语言处理技术，为研究人员和开发者提供数据集、可视化工具和探索接口。这项研究旨在推进图像理解和描述生成领域的发展。
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