vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k

增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用

ImageNet 图像分类开源项目 Vision Transformer PyTorch 模型 Huggingface 数据增强 Github

ViT图像分类模型结合增强与正则化技术，基于ImageNet-21k训练后在ImageNet-1k微调。模型通过JAX进行训练并移植至PyTorch，拥有22.2M参数和384x384图像输入，展示了12.4 GMACs的高效性。适用于图像分类与特征提取，在视觉识别和嵌入生成中表现出色。

vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习

该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练，基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计，包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果，DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异，并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型，适合多种机器学习场景。

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。

vit-base-patch32-224-in21k - Vision Transformer模型在2100万图像数据集上预训练

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer (ViT) 是一种基于transformer架构的视觉模型，在ImageNet-21k数据集上预训练。该模型将图像转换为固定大小的patch序列，通过线性嵌入和位置编码输入transformer编码器。ViT可应用于图像分类等多种视觉任务，只需在预训练编码器上添加任务特定层。模型在224x224分辨率下训练，批量大小为4096，在多项图像分类基准测试中展现出优秀性能。

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 - 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_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型

Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练

这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练，并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型，其参数量达88.3M，计算量为12.7 GMACs，设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用，满足多种视觉任务需求，在图像识别和分析领域表现出稳定性能。

vit_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k - ViT图像分类与特征提取模型

GithubHuggingfaceImageNet-1kVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型预训练模型

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-huge-patch14-224-in21k - 大型视觉Transformer模型实现高效图像识别与特征提取

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

vit-huge-patch14-224-in21k是基于ImageNet-21k数据集预训练的大型视觉Transformer模型。它将图像分割为固定大小的块，通过Transformer编码器处理，可用于图像分类等多种计算机视觉任务。该模型提供了强大的图像特征提取能力，适用于各类下游视觉应用。

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。

vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络

vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法，可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中，vit-base-patch16-224展现出较好的性能，为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。

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