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。

samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具

GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练

Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。

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。

vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取

DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练，可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数，支持224x224像素的输入图像。通过timm库，研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务，深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。

vit_base_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于寄存器的先进Vision Transformer图像特征模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习

vit_base_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一款基于寄存器的Vision Transformer图像特征模型。该模型采用自监督DINOv2方法在LVD-142M数据集上预训练，拥有8660万参数，支持518x518分辨率的图像处理。模型适用于图像分类和特征提取，提供简洁的使用方法和代码示例。作为一种无监督学习的先进视觉模型，它为计算机视觉领域提供了新的研究方向和应用可能。

deit_small_patch16_224.fb_in1k - DeiT架构图像分类模型基于ImageNet-1k训练的高效Transformer

DeiTGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉

DeiT小型模型是一种基于Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型采用注意力蒸馏技术，拥有2210万参数，适用于224x224像素图像输入。除图像分类外，它还可用于特征提取。模型通过timm库提供预训练权重，便于加载和推理。其数据效率和蒸馏技术使其在计算机视觉领域表现出色。

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。

mobilevit-xx-small - 轻量级移动端视觉转换模型，适用于通用图像分类

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTTransformer卷积神经网络图像分类开源项目模型

MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能，通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块，适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入，已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法，可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。

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。

vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm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，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_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征提取开源项目模型自监督学习

该项目介绍了使用DINOv2方法的Vision Transformer（ViT）模型，通过无监督学习在LVD-142M数据集上进行预训练。这一模型适用于图像分类和嵌入，帮助提取稳健的视觉特征以及实现高效的图像识别。ViT模型的参数量为1136.5M和1784.2 GMACs，显现出其出色的性能和灵活性。用户可以在GitHub查看和下载该模型的代码和更多资源。

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