vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k

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。

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型，在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数，可处理518x518大小的图像，适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术，为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。

maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k - MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练

GithubHuggingfaceImageNetMaxViT人工智能图像分类开源项目模型深度学习

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。

deit-small-patch16-224 - 数据高效的图像Transformer模型，用于精炼图像分类

DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型预训练

Data-efficient Image Transformer（DeiT）小型模型在ImageNet-1k上经过预训练和微调。该模型通过高效的预训练方法和识别精确的标签蒸馏技术实现了性能与效率的平衡。DeiT-small在ImageNet中实现79.9%的top-1准确率，支持PyTorch平台，适合图像分类任务，并可以通过ViTModel或ViTForImageClassification进行应用。

rorshark-vit-base - ViT架构图像分类模型实现99.23%精度

GithubHuggingfaceViT准确率图像分类开源项目机器学习模型训练模型

rorshark-vit-base是基于google/vit-base-patch16-224-in21k模型微调的图像分类器。该模型采用Vision Transformer架构，在imagefolder数据集上达到99.23%的分类准确率。经过5轮训练，使用Adam优化器和线性学习率调度。虽然在高精度图像分类任务中表现出色，但其具体应用场景和局限性有待进一步研究。

vit_small_patch8_224.dino - 基于自监督DINO的图像特征提取Transformer

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取自监督学习

项目提供了一种自监督DINO方法的Vision Transformer模型，用于图像特征提取。具有21.7M参数和16.8 GMACs运算量，预训练数据为ImageNet-1k。适用于多种视觉任务，支持通过PyTorch和timm库实现，确保高效处理。这项技术在视觉Transformer领域表现出色。

deit-tiny-patch16-224 - 高效小型视觉Transformer模型用于图像分类

DeiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类图像处理开源项目模型深度学习

DeiT-tiny-patch16-224是一个在ImageNet-1k数据集上训练的高效视觉Transformer模型。该模型仅有5M参数，却在ImageNet top-1分类准确率上达到72.2%。它可处理224x224分辨率的图像输入，输出1000个ImageNet类别的预测结果，适用于各种图像分类任务。

eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k - EVA02视觉Transformer的图像分类与特征提取模型

EVA02GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型微调视觉变换器

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。

clip-vit-base-patch16 - CLIP-ViT：基于Transformers的零样本图像分类模型

GithubHuggingfaceONNXTransformers.js图像分类开源项目文本嵌入模型视觉嵌入

clip-vit-base-patch16是OpenAI CLIP模型的一个变种，专注于零样本图像分类任务。这个模型使用ONNX格式的权重，可与Transformers.js库无缝集成，方便在Web环境中应用。它不仅提供了易用的pipeline API用于图像分类，还支持独立的文本和图像嵌入计算功能。该模型在处理各种图像分析和跨模态任务时，能够在性能和计算效率之间保持良好平衡。

vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP：跨模态视觉语言理解模型

CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习

CLIP是OpenAI开发的视觉-语言预训练模型，在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器，masked self-attention Transformer作为文本编码器，通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力，但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员，用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。

deit_base_distilled_patch16_224.fb_in1k - DeiT图像分类模型结合注意力蒸馏技术

DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取

DeiT_base_distilled_patch16_224.fb_in1k是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型，采用注意力蒸馏技术优化性能。模型包含8730万个参数，支持224x224像素图像输入。除图像分类外，还可用于特征提取。通过timm库可轻松调用，适用于图像分类和嵌入向量提取。该模型在精度和效率方面表现均衡，可广泛应用于计算机视觉任务。

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