#视觉transformer

ViTMatte-base-composition-1k是一个基于Vision Transformer的图像抠图模型，在Composition-1k数据集上训练。该模型采用ViT结构和轻量级头部，能准确估计图像前景对象。ViTMatte在图像抠图任务中表现优异，为图像前景提取提供了高效解决方案。

ViTMatte-small-composition-1k模型采用Vision Transformer技术，为图像抠图任务带来突破性进展。其简洁有效的结构设计，结合Composition-1k数据集的训练，实现了高精度的前景对象分割。该开源项目不仅为研究人员提供了直接可用的工具，还通过Hugging Face平台支持进一步的模型优化，推动了计算机视觉技术的发展。

H-optimus-0是一个开源的视觉Transformer模型，基于11亿参数，利用自监督学习在50万张H&E染色全幅切片病理图像上训练。该模型能从组织学图像中提取强大特征，支持突变预测、生存分析和组织分类等应用。模型期望输入图像尺寸为224x224，建议在CUDA设备上采用混合精度以加快推断。适用于医学图像处理，尤其在病理学与组织学研究中表现出色。