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视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用

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_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 高性能Vision Transformer图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelstimm图像分类开源项目模型
该模型基于Vision Transformer架构,在ImageNet-21k上预训练并在ImageNet-1k上微调,采用额外的数据增强和正则化技术。适用于图像分类和特征提取,具有8660万参数,支持224x224输入尺寸。模型在性能和效率间取得平衡,可满足多样化的计算机视觉任务需求。
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_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型,专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数,能处理384x384尺寸的图像,通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时,大幅降低了计算资源需求,适合各类图像识别应用场景。
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。
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。
chinese-clip-vit-large-patch14 - 结合ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base的中文图文对比模型
Chinese-CLIPGithubHuggingface图像编码器图文相似度开源项目文本编码器模型零样本分类
这一模型采用ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base进行编码,在大规模中文图文数据集上训练,支持高效的图文嵌入和相似度计算。项目提供直观的API和多项任务评估,展现了在零样本图像分类和图文检索上的杰出表现。
vit_base_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的图像分类模型,兼容PyTorch
GithubHuggingfaceImageNetViTVision Transformerstimm图像分类开源项目模型
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_base_patch16_224.orig_in21k - Vision Transformer图像特征提取模型无分类头版本
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取预训练模型
vit_base_patch16_224.orig_in21k是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,在ImageNet-21k数据集上预训练。模型采用16x16图像块处理,支持224x224输入尺寸,包含8580万参数。移除分类头设计使其专注于特征提取,适合迁移学习和微调。通过timm库可轻松应用于图像分类和特征提取任务,为计算机视觉研究提供有力支持。
vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络
vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法,可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中,vit-base-patch16-224展现出较好的性能,为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。
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