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增强与正则化的ViT图像分类模型

这是一个高效的Vision Transformer(ViT)图像分类模型,经过增强和正则化,在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发,并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取,参数量为9.7百万,1.1 GMACs,处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例,以及支持特定数据转换的功能,提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用,并提供开发者比较参考的方法。

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。
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。
clip-vit-base-patch16 - OpenAI开发的CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态理解
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型,结合ViT-B/16和masked self-attention Transformer架构。通过对比学习,实现零样本图像分类和跨模态理解。在多项计算机视觉基准测试中表现优异,但在细粒度分类和对象计数方面存在局限。该模型主要用于研究计算机视觉任务的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。
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。
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。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
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。
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。
Vision-RWKV - 基于RWKV架构的高效视觉感知模型
GithubVision-RWKV图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Vision-RWKV是一种基于RWKV架构的视觉感知模型。该模型可高效处理高分辨率图像,具有全局感受野,并通过大规模数据集预训练实现良好扩展性。在图像分类任务中,Vision-RWKV性能超越ViT模型;在密集预测任务中,它以更低计算量和更快速度胜过基于窗口的ViT,并与全局注意力ViT相当。Vision-RWKV展现出成为多种视觉任务中ViT替代方案的潜力。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
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