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vit_base_patch16_224.orig_in21k_ft_in1k

基于ImageNet大规模数据集的Vision Transformer模型

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。

deit3_base_patch16_224.fb_in1k - ImageNet-1k图像分类与嵌入的DeiT-III解决方案
DeiT-IIIGithubHuggingfaceImage EmbeddingsImageNet-1k图像分类开源项目模型模型比较
DeiT-III是一款经过ImageNet-1k训练的图像分类和嵌入模型,拥有86.6M参数以及17.6 GMACs。该模型可以进行图像特征提取与多任务处理,适用于各种视觉应用。对于图形识别及计算机视觉项目的从业者而言,其为ViT提供了一个新的升级途径。
eva02_base_patch14_224.mim_in22k - EVA02模型利用遮掩图像建模增强特征提取
EVA-02GithubHuggingfaceImageNet-22ktimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
EVA02模型在ImageNet-22k数据集上通过遮掩图像建模预训练,结合EVA-CLIP作为教师,具有平均池化、SwiGLU等特性,支持图像分类和特征嵌入,参数量为85.8M,适用于224x224图像输入,在复杂视觉任务中表现出色。
deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer
DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术,拥有2210万参数,适用于224x224像素图像输入。除图像分类外,它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重,便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。
vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征提取开源项目模型自监督学习
该项目介绍了使用DINOv2方法的Vision Transformer(ViT)模型,通过无监督学习在LVD-142M数据集上进行预训练。这一模型适用于图像分类和嵌入,帮助提取稳健的视觉特征以及实现高效的图像识别。ViT模型的参数量为1136.5M和1784.2 GMACs,显现出其出色的性能和灵活性。用户可以在GitHub查看和下载该模型的代码和更多资源。
beit_base_patch16_384.in22k_ft_in22k_in1k - 高效的BEiT自监督图像分类与嵌入模型
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自监督学习视觉Transformer
BEiT图像分类模型在ImageNet-22k上通过DALL-E dVAE自监督掩码图像建模进行训练,并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上进行微调。特点包括易于实现图像分类和生成图像嵌入,具有86.7百万参数,支持384x384图像。模型适合通过timm库高效调用,适用于多种计算机视觉应用。
beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k - BEiT 基于Transformer的自监督图像分类模型
BEiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型自监督学习视觉转换器
BEiT是一种基于Transformer的图像分类模型,在ImageNet-22k数据集上进行自监督预训练和微调。它采用掩码预测目标和相对位置编码,有效学习图像表示。该模型在多个图像分类基准测试中表现出色,为计算机视觉任务提供了强大的基础。
deit_tiny_patch16_224.fb_in1k - 高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetTransformertimm图像分类开源项目模型
DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练,通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs,适用于224x224像素图像,可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持,易于集成,是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
swin_base_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k - Swin Transformer模型:用于图像分类和特征提取的层级视觉架构
GithubHuggingfaceImageNetSwin Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
swin_base_patch4_window7_224.ms_in22k_ft_in1k是一个基于Swin Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-22k上预训练并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有8780万参数,支持224x224像素图像处理,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,研究人员可以方便地加载预训练模型,进行图像分类、特征图提取或生成图像嵌入。这一模型在计算效率和性能之间实现了良好平衡,适用于各种计算机视觉任务。
visformer_small.in1k - 视觉友好型Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVisformertimm图像分类开源项目模型深度学习模型
visformer_small.in1k是基于Visformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用视觉友好的Transformer设计,平衡了高效性和分类性能。它具有4020万参数,处理224x224尺寸图像,可用于分类任务和特征提取。研究者可通过timm库轻松使用此预训练模型进行图像分析和嵌入生成。
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