DeiT架构图像分类模型 基于ImageNet-1k训练的高效Transformer
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。
deit_small_patch16_224.fb_in1k是一个基于DeiT(Data-efficient image Transformers)架构的图像分类模型。该模型由Facebook研究团队开发,在ImageNet-1k数据集上进行训练,主要用于图像分类和特征提取任务。
该模型具有以下关键特性:
这个模型主要有两个核心应用场景:
模型的使用非常简便,主要通过timm库实现:
该模型具有重要的技术创新价值:
模型遵循Apache-2.0许可证,在GitHub上开源,为图像处理领域的研究和应用做出了重要贡献。研究人员可以方便地使用该模型进行进一步的 研究和改进。
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