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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。

deit_base_patch16_224.fb_in1k - 基于Transformer架构的DeiT图像分类模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络
deit_base_patch16_224.fb_in1k是一款基于Transformer架构的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型拥有8660万参数,支持224x224像素图像处理,可用于图像分类和嵌入向量生成。通过数据高效训练方法和注意力蒸馏技术,该模型在减少大规模数据依赖的同时保持了高性能。研究人员和开发者可以利用timm库轻松应用此模型进行推理或特征提取。
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。
vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k - ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析
GithubHuggingfaceImageNetViTtimm图像分类增广正则化开源项目模型
该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。
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
GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型
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_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k - 基于ViT架构的轻量级图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个轻量级Vision Transformer模型,专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。它拥有570万参数,能处理224x224尺寸的图像,在保持高效性能的同时提供准确的视觉分析能力。
convnext_small.fb_in22k_ft_in1k_384 - ConvNeXt模型提升图像分类精度的预训练与微调方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型比较特征提取
ConvNeXt是一款用于图像分类的模型,于ImageNet-22k数据集预训练,并在ImageNet-1k上微调。该模型拥有50.2百万参数和25.6 GMACs,支持384x384尺寸的图像处理。除了图像分类外,它还支持特征图和图像嵌入提取。凭借其优异的性能和高效的图像处理能力,ConvNeXt被广泛应用于复杂的图像识别任务。通过timm库可实现模型便捷的加载与应用,适用于各种研究与工程需求。
convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类解决方案
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型对比特征提取
ConvNeXt图像分类模型经过ImageNet-22k的预训练和ImageNet-1k的微调,以384x384分辨率高效执行分类任务。拥有88.6M参数和45.2 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等功能。适用于多种机器学习任务,其高分辨率处理能力使其在深度学习领域具有良好表现。
vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型,专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数,能处理384x384尺寸的图像,通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时,大幅降低了计算资源需求,适合各类图像识别应用场景。
deit-tiny-patch16-224 - 高效小型视觉Transformer模型用于图像分类
DeiTGithubHuggingfaceImageNet图像分类图像处理开源项目模型深度学习
DeiT-tiny-patch16-224是一个在ImageNet-1k数据集上训练的高效视觉Transformer模型。该模型仅有5M参数,却在ImageNet top-1分类准确率上达到72.2%。它可处理224x224分辨率的图像输入,输出1000个ImageNet类别的预测结果,适用于各种图像分类任务。
convnext_small.in12k_ft_in1k_384 - 高效的ConvNeXt图像分类与特征提取预训练模型介绍
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型预训练
ConvNeXt图像分类模型,通过timm库在ImageNet-12k及ImageNet-1k上进行预训练与微调,提供图像特征提取与分类功能。支持TPU和8xGPU训练方式,适合大规模数据集处理。模型拥有50.2M参数和25.6 GMACs,支持384x384图像输入,并兼具特征图提取与图像嵌入功能,适用于高效图像处理需求。更多性能数据及结果可在timm库查阅。
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