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

模型比较开源项目模型 Github Huggingface WIT-400M 图像分类 CLIP Vision Transformer

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_patch16_224.augreg_in21k - 基于ImageNet-21k训练的Vision Transformer图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformertimm图像分类开源项目模型模型嵌入

这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上训练。模型采用额外的数据增强和正则化技术，参数量1.026亿，处理224x224像素图像。除图像分类外，还可用作特征提取器生成图像嵌入。基于PyTorch实现，提供简洁API，适用于多种计算机视觉任务。模型由Google Research开发，Ross Wightman将其移植到PyTorch。

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-base-patch16-224-cifar10 - 视觉Transformer在CIFAR10上的图像分类优化

CIFAR10GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型微调深度学习

Vision Transformer (ViT) 模型经过ImageNet-21k数据集的预训练，并在CIFAR10数据集上微调，适用于224x224分辨率的图像分类任务。采用16x16像素的固定大小图像补丁进行特征提取，为下游任务提供了有效支持。在GitHub上访问相关代码，了解如何将该技术应用到各种项目中。

vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k - 增强与正则化的ViT图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型特征骨干

这是一个高效的Vision Transformer（ViT）图像分类模型，经过增强和正则化，在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发，并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取，参数量为9.7百万，1.1 GMACs，处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例，以及支持特定数据转换的功能，提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用，并提供开发者比较参考的方法。

vit-small-patch16-224 - Google开发的轻量级视觉Transformer模型用于高效图像分类

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelssafetensors图像分类开源项目模型

vit-small-patch16-224是Google开发的轻量级视觉Transformer模型，针对高效图像分类任务进行了优化。该模型由社区成员从timm仓库转换并上传至Hugging Face平台。它与ViT-base模型具有相同的使用方式，特别适合计算资源有限的应用场景。模型在ImageNet数据集上经过训练，可用于各种计算机视觉任务，如图像识别和分类。相比ViT-base，它具有更小的模型尺寸和更快的推理速度，同时保持了良好的性能表现。需要注意的是，模型的safetensors版本要求torch 2.0或更高版本的运行环境。

chinese-clip-vit-huge-patch14 - 基于ViT-H/14和RoBERTa的中文图文对比学习模型

Chinese-CLIPGithubHuggingface中文数据集图像编码器开源项目文本编码器检索模型

chinese-clip-vit-huge-patch14是一个基于ViT-H/14和RoBERTa-wwm-large的中文CLIP模型，在大规模中文图文数据上训练，表现卓越。支持在MUGE、Flickr30K-CN和COCO-CN等数据集中的图文检索和零样本分类。提供API实现简便的图文特征提取及相似度计算，详情请参见GitHub仓库。

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m - Vision Transformer自监督图像特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数，支持518x518像素输入，可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征，性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。

vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取

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

vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练，可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数，支持224x224像素的输入图像。通过timm库，研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务，深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。

vit_base_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于寄存器的先进Vision Transformer图像特征模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习

vit_base_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一款基于寄存器的Vision Transformer图像特征模型。该模型采用自监督DINOv2方法在LVD-142M数据集上预训练，拥有8660万参数，支持518x518分辨率的图像处理。模型适用于图像分类和特征提取，提供简洁的使用方法和代码示例。作为一种无监督学习的先进视觉模型，它为计算机视觉领域提供了新的研究方向和应用可能。

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。

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