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vit_large_patch14_dinov2.lvd142m

基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型

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_base_patch16_224.mae - 采用MAE预训练的Vision Transformer图像特征模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_base_patch16_224.mae是一个基于Vision Transformer架构的图像特征模型,通过自监督掩码自编码器(MAE)方法在ImageNet-1k数据集上预训练。该模型适用于图像分类和特征提取,拥有8580万参数,处理224x224像素的输入图像。它提供简洁的API,便于获取分类结果和提取图像嵌入。这个模型融合了ViT的出色表征能力和MAE的自监督学习优势,为多种计算机视觉任务提供了有力的预训练基础。
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in22k_in1k - EVA大型图像分类模型适用于多种计算机视觉应用
EVAGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in22k_in1k是基于EVA架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k数据集上预训练和微调,最后在ImageNet-1k上微调,达到88.592%的Top-1准确率。模型包含3.04亿参数,支持处理196x196像素的图像,可用于图像分类和特征提取等计算机视觉任务。其性能和versatility使其成为视觉项目的有力工具。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
vit_large_patch14_clip_336.openai - 通过CLIP模型探索计算机视觉鲁棒性
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI偏见开源项目数据集模型计算机视觉
OpenAI开发的CLIP模型通过ViT-L/14 (336x336)架构提高视觉任务的鲁棒性,专注于零样本图像分类,供研究人员深入探索。这个模型针对英语场景,其数据主要源自发达国家的互联网用户,目前不建议用于商用部署,但在学术界具备多学科研究的重要价值。
deit-small-patch16-224 - 数据高效的图像Transformer模型,用于精炼图像分类
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型预训练
Data-efficient Image Transformer(DeiT)小型模型在ImageNet-1k上经过预训练和微调。该模型通过高效的预训练方法和识别精确的标签蒸馏技术实现了性能与效率的平衡。DeiT-small在ImageNet中实现79.9%的top-1准确率,支持PyTorch平台,适合图像分类任务,并可以通过ViTModel或ViTForImageClassification进行应用。
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。
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。
dpt-large - 基于视觉变换器的高精度单目深度估计模型
DPT-LargeGithubHuggingface单目深度估计密集预测开源项目模型视觉变换器计算机视觉
DPT-Large是一种基于视觉变换器的密集预测模型,专门用于单目深度估计。该模型在140万张图像上训练,具有优秀的零样本迁移能力。DPT-Large使用ViT作为主干网络,并增加了特定的颈部和头部结构,能够精确估计图像深度信息。在多项基准测试中,DPT-Large展现出优异性能,为计算机视觉领域的深度估计任务提供了有力支持。
eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k - EVA02视觉Transformer的图像分类与特征提取模型
EVA02GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型微调视觉变换器
EVA02是一款基于视觉Transformer架构的图像分类和特征提取模型。它结合了平均池化、SwiGLU和旋转位置嵌入技术,在ImageNet-22k数据集上进行预训练并在ImageNet-1k上微调。兼容timm库,以确保在不同设备上的一致性和高效性,广泛适用于多种图像分类和特征提取任务。
InternViT-300M-448px - 动态分辨率视觉模型提供高效特征提取和OCR功能
GithubHuggingfaceInternViTOCR能力图像嵌入开源项目模型知识蒸馏视觉基础模型
InternViT-300M-448px是一个经过知识蒸馏的视觉基础模型,具有304M参数量和448x448的动态输入分辨率。该模型支持多图块处理,训练时1-12个,测试时可扩展至40个。通过在LAION、COYO等多个数据集上预训练,并整合额外OCR数据,模型展现出优秀的鲁棒性、文字识别和高分辨率处理能力。它可为多种视觉任务提供高质量的图像特征提取。
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