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基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型

Vision Transformer timm PyTorch ImageNet 模型 Github 开源项目图像分类 Huggingface

该Vision Transformer模型经过ImageNet-21k数据集预训练并在ImageNet-1k上微调，采用86.6M参数，适用于224x224图像的分类与特征提取。最初由论文作者在JAX上训练，并由Ross Wightman移植到PyTorch环境，可应用于图像分类和嵌入场景。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

joytag - 多标签AI图像标记模型支持5000+标签

AI视觉模型GithubJoyTagViT架构图像标签多标签分类开源项目

JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型，专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系，支持5000多个标签，适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578，能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。

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。

VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准

GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型

VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。

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。

Transformer-in-Computer-Vision - Transformer在计算机视觉中的最新研究汇总

GithubTransformer开源项目最新论文深度学习视觉算法计算机视觉

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

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。

vision - TorchVision 计算机视觉库提供数据集模型和图像处理功能

GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉

TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。

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。

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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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