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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。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型

CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型，通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异，平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索，可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持，适用于多种研究和应用场景。

rorshark-vit-base - ViT架构图像分类模型实现99.23%精度

GithubHuggingfaceViT准确率图像分类开源项目机器学习模型训练模型

rorshark-vit-base是基于google/vit-base-patch16-224-in21k模型微调的图像分类器。该模型采用Vision Transformer架构，在imagefolder数据集上达到99.23%的分类准确率。经过5轮训练，使用Adam优化器和线性学习率调度。虽然在高精度图像分类任务中表现出色，但其具体应用场景和局限性有待进一步研究。

owlvit-large-patch14 - 基于Vision Transformer的零样本目标检测模型

GithubHuggingfaceOWL-ViT多模态模型开源项目模型物体检测视觉变换器零样本学习

OWL-ViT模型采用CLIP和Vision Transformer架构，实现了零样本文本条件目标检测。它可以根据文本查询识别图像中的物体，无需预先定义类别。该模型在大规模图像-文本数据集上进行训练，并在COCO和OpenImages等数据集上微调。OWL-ViT为计算机视觉研究提供了新的可能性，尤其在零样本目标检测领域。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型

GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉

ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。

ViT-SO400M-14-SigLIP-384 - 采用SigLIP技术的大规模视觉-语言预训练模型

GithubHuggingfaceSigLIPViT-SO400M-14WebLI图像文本对比开源项目模型零样本图像分类

ViT-SO400M-14-SigLIP-384是一个在WebLI数据集上训练的大规模视觉-语言预训练模型。该模型采用SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training）技术，适用于对比学习和零样本图像分类任务。模型提供了与OpenCLIP和timm库的兼容性，支持图像和文本编码。研究人员可将其应用于图像分类、检索等多种视觉-语言任务中。

efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测

EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉

EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。

vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体

GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案

Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类

Chinese-CLIP项目，基于大规模中文图文对数据，专门针对中文领域的特点进行优化，提供高效的图文特征计算与相似度测算，实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型，包括ViT与ResNet结构，并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升，为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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