#视觉变换器

MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。

DPT-Large是一种基于视觉变换器的密集预测模型，专门用于单目深度估计。该模型在140万张图像上训练，具有优秀的零样本迁移能力。DPT-Large使用ViT作为主干网络，并增加了特定的颈部和头部结构，能够精确估计图像深度信息。在多项基准测试中，DPT-Large展现出优异性能，为计算机视觉领域的深度估计任务提供了有力支持。

ViViT是Arnab等人提出的视频视觉Transformer模型，将Vision Transformer的概念扩展到视频领域。这一模型主要应用于视频分类等任务的微调，在视频数据处理方面表现出色。ViViT为视频分析和理解开辟了新途径，为研究人员和开发者提供了进行视频相关任务开发的有力工具。该模型的出现推动了计算机视觉技术在视频领域的发展，为未来的视频智能分析奠定了基础。

OWL-ViT模型采用CLIP和Vision Transformer架构，实现了零样本文本条件目标检测。它可以根据文本查询识别图像中的物体，无需预先定义类别。该模型在大规模图像-文本数据集上进行训练，并在COCO和OpenImages等数据集上微调。OWL-ViT为计算机视觉研究提供了新的可能性，尤其在零样本目标检测领域。

EVA02是一款基于视觉Transformer架构的图像分类和特征提取模型。它结合了平均池化、SwiGLU和旋转位置嵌入技术，在ImageNet-22k数据集上进行预训练并在ImageNet-1k上微调。兼容timm库，以确保在不同设备上的一致性和高效性，广泛适用于多种图像分类和特征提取任务。