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。

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。

vit-base-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的视觉Transformer模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型

这是一个基于Transformer架构的视觉模型，在包含1400万图像和21843个类别的ImageNet-21k数据集上预训练。模型将图像转换为16x16像素的固定大小patch序列，通过自注意力机制处理。它可用于图像分类等多种视觉任务，提供强大的特征提取能力。模型支持PyTorch和JAX/Flax框架，适用于需要高性能视觉理解的应用场景。

dino-vitb8 - 无需微调，实现高效图像分类的自监督视觉转换器

GithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练模型

Vision Transformer (ViT)模型通过DINO方法进行的自监督训练在ImageNet-1k数据集上预训练，注重提升图像特征提取，无需微调即可应用于图像分类，兼顾多种下游任务。可根据任务需求选择合适的微调版本。

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。

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K - CLIP-ViT-L-14模型实现高效零样本图像分类和检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类开源项目模型视觉语言模型零样本学习

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K模型基于LAION-2B英语数据集训练，在ImageNet-1k上实现75.3%的零样本top-1准确率。它支持零样本图像分类和图文检索等任务，是研究零样本图像分类的重要工具。该模型在JUWELS Booster超级计算机上完成训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

crossvit_9_240.in1k - 跨注意力多尺度视觉Transformer图像分类模型

CrossViTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络模型

CrossViT 9 240是IBM开发的图像分类模型，基于CrossViT架构设计。该模型在ImageNet-1k数据集上训练，参数量为8.6M，适用于240x240分辨率图像。模型采用跨注意力多尺度Vision Transformer技术，可高效提取图像特征，适用于图像分类和特征提取任务。研究人员和开发者可通过timm库使用该预训练模型进行推理或微调。

chinese-clip-vit-base-patch16 - 中文数据驱动的多模态对比学习工具

Chinese-CLIPGithubHuggingface图像识别多模态检索开源项目模型深度学习零样本学习

项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型，支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析，具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀，包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API，用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。

ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B - CLIPA-v2模型实现低成本高性能零样本图像分类

CLIPAGithubHuggingfaceOpenCLIP对比学习开源项目模型视觉语言模型零样本图像分类

ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B是一个基于CLIPA-v2架构的视觉-语言模型，在datacomp1B数据集上训练。该模型采用对比学习方法，能够进行零样本图像分类，在ImageNet上实现81.1%的准确率。通过OpenCLIP库，用户可以方便地进行图像和文本的特征编码。这个模型不仅性能优异，还具有训练成本低的特点，为计算机视觉研究提供了新的发展方向。

vit_small_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的自监督图像特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm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。该模型采用DINOv2自监督学习方法，在LVD-142M数据集上预训练，拥有2210万参数，支持处理518x518尺寸的图像。模型可应用于图像分类和特征提取任务，并提供了相关的使用示例代码。作为一个无监督学习的视觉模型，它能够提取稳健的图像特征表示。

beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k - BEiT模型：基于ImageNet数据集的高效图像分类与特征提取

BEiTGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练模型

beit_base_patch16_224.in22k_ft_in22k_in1k是一个强大的图像分类模型，基于BEiT架构设计。该模型在ImageNet-22k数据集上进行自监督掩码图像建模预训练，并在ImageNet-22k和ImageNet-1k上微调，具有8650万个参数。它支持224x224像素的输入图像，可用于图像分类和特征提取，为计算机视觉任务提供高效解决方案。

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