vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k

基于ViT架构的图像分类模型，兼容PyTorch

timm ImageNet 模型 Github 开源项目图像分类 Vision Transformers ViT Huggingface

ViT图像分类模型在ImageNet-21k上训练并在ImageNet-1k上微调，采用数据增强和正则化，适用于图像识别和特征提取。模型包含88.2M参数，通过PyTorch实现，支持多种应用场景。

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。

deit-base-distilled-patch16-224 - DeiT模型通过蒸馏技术提升ImageNet图像分类性能

DeiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型蒸馏视觉Transformer

DeiT-base-distilled-patch16-224是一种基于Vision Transformer的图像分类模型，通过蒸馏技术从CNN教师模型中学习。该模型在ImageNet-1k数据集上进行预训练和微调，在224x224分辨率下实现83.4%的top-1准确率。模型采用16x16图像块嵌入和蒸馏token，适用于多种计算机视觉任务，尤其在图像分类领域表现优异。

samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具

GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练

Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。

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。

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。

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。

vit-base-cats-vs-dogs - 基于Vision Transformer的猫狗图像分类模型

GithubHugging FaceHuggingfaceViT模型图像分类开源项目模型猫狗数据集迁移学习

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在cats_vs_dogs数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构，在评估集上实现98.83%的准确率。模型可用于宠物识别、动物摄影分类等猫狗图像分类任务。开发者可以方便地将其集成到各种应用中，实现高效的猫狗识别功能。

vit_small_patch16_224.dino - DINO训练的小型Vision Transformer图像特征模型

GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

vit_small_patch16_224.dino是一个采用DINO自监督方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型拥有2170万参数，支持224x224像素图像输入，可用于图像分类和特征提取。通过timm库可快速部署，在ImageNet-1k数据集预训练后，为多种计算机视觉任务提供高质量的特征表示。

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。

vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取

这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数，支持518x518像素输入，适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码，可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。

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