vit_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k

ViT图像分类与特征提取模型

图像分类 ImageNet-1k Huggingface 预训练模型 Github 开源项目模型 WIT-400M Vision Transformer

OpenAI的ViT图像分类模型，利用CLIP在WIT-400M上预训练，并在ImageNet数据集上微调，适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持，通过示例代码，可轻松实现图像分类与嵌入功能。

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。

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。

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_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。

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_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-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-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成

CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库

ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本，将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入，特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据，有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。

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。

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。

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