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vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k

基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型

vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。模型包含8665万个参数,支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。

vit_base_patch16_224.mae - 采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.mae是一个基于Vision Transformer架构的图像特征模型,通过自监督掩码自编码器(MAE)方法在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型适用于图像分类和特征提取,拥有8580万参数,处理224x224像素的输入图像。它提供简洁的API,便于获取分类结果和提取图像嵌入。这个模型融合了ViT的出色表征能力和MAE的自监督学习优势,为多种计算机视觉任务提供了有力的预训练基础。
vit-tiny-patch16-224 - 轻量级ViT模型实现高效图像分类
GithubHugging FaceHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目权重转换模型
vit-tiny-patch16-224是一个轻量级视觉transformer模型,专注于图像分类任务。这个模型采用16x16的patch大小和224x224的输入分辨率,在保持分类准确性的同时大幅降低了计算资源需求。其小型结构使其特别适合在资源受限环境中使用或需要快速推理的场景。值得注意的是,该模型是基于Google的ViT架构,由第三方研究者使用timm仓库的权重进行转换和发布。
vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用
CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较
OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。
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_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-patch16-224 - DeiT高效视觉Transformer 创新图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习
DeiT是一种高效训练的视觉Transformer模型,在ImageNet-1k数据集上预训练和微调。采用创新的数据高效方法,以较少计算资源实现出色图像分类性能。支持224x224分辨率输入,Top-1准确率达81.8%。可直接用于图像分类或作为下游视觉任务的特征提取器。该模型在保持ViT架构优势的同时,显著提高了训练效率和分类精度。
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。
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。
pit_b_224.in1k - 基于池化的视觉Transformer图像分类模型PiT
GithubHuggingfaceImageNet-1kPiTtimm图像分类开源项目模型特征提取
pit_b_224.in1k是一个基于池化的视觉Transformer(PiT)图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有7380万个参数,计算量为12.4 GMACs,支持224x224像素的输入图像。它可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务,在保持高精度的同时提高了计算效率。研究人员和开发者可通过timm库轻松加载并使用这个预训练模型。
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。
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