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xcit_small_12_p16_224.fb_in1k

跨协方差图像Transformer的高效视觉分类与特征提取模型

XCiT (Cross-Covariance Image Transformer)是Facebook Research开发的视觉分类模型,采用创新的跨协方差注意力机制。模型在ImageNet-1k数据集预训练,包含2630万参数,处理224x224图像输入。通过优化计算效率,该模型在图像分类和特征提取任务中展现出稳定性能。

xcit_medium_24_p8_224.fb_in1k - 基于XCiT架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目模型模型预训练深度学习
XCiT是Facebook Research开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型采用Cross-Covariance Image Transformer架构,拥有8430万参数,支持224x224图像输入分析。通过timm库实现,既可用于图像分类,也可作为特征提取器生成图像嵌入向量,为开发者提供便捷的模型加载和图像处理功能。
xcit_tiny_12_p8_224.fb_in1k - 跨协方差图像转换器实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目机器学习模型神经网络
基于XCiT(Cross-Covariance Image Transformer)架构开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型包含670万参数量,GMACs为4.8,支持224x224图像输入分辨率。通过跨协方差注意力机制实现图像特征表示,可用于图像分类和特征提取。模型已集成到timm库中,支持top-k分类预测和特征向量提取功能。
xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k - 基于跨协方差转换器的轻量级图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络计算机视觉
xcit_nano_12_p8_224.fb_in1k采用跨协方差图像转换器(XCiT)架构,是一个参数量为3.0M的轻量级图像分类模型。模型在ImageNet-1k数据集上完成预训练,支持224x224尺寸的图像输入,可应用于图像分类和特征提取。模型通过跨协方差注意力机制降低计算复杂度,适合实际部署应用。
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k - XCiT大型模型提供强大的图像分类和特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习神经网络
xcit_large_24_p8_224.fb_in1k是一个基于XCiT架构的预训练模型,专注于图像分类和特征提取。该模型在ImageNet-1k数据集上训练,拥有1.889亿参数,处理224x224像素的图像。它在图像分类和特征嵌入任务中表现出色,适用于多种计算机视觉应用。借助timm库,研究人员和开发者可以方便地使用此模型进行推理或迁移学习。
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。
cait_m36_384.fb_dist_in1k - CaiT图像分类模型:ImageNet-1k预训练的类注意力转换器
CaiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类图像转换器开源项目模型模型预训练
cait_m36_384.fb_dist_in1k是一个基于类注意力图像转换器(CaiT)的图像分类模型,由Facebook研究团队开发。该模型在ImageNet-1k数据集上进行预训练和蒸馏,包含2.712亿个参数,支持384x384像素的输入图像。通过timm库,它可以轻松应用于图像分类和特征提取等计算机视觉任务。
deit_tiny_patch16_224.fb_in1k - 高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetTransformertimm图像分类开源项目模型
DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练,通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs,适用于224x224像素图像,可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持,易于集成,是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。
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。
convit_small.fb_in1k - ConViT结合软卷积特性的图像分类框架
ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络
ConViT是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型,结合了CNN和Transformer优势。模型参数量2780万,支持224x224图像输入,可用于分类和特征提取任务。模型提供预训练权重,适用于多种计算机视觉应用场景。
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。
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