MobileViTv2中的可分离自注意力实现高效图像分类
零样本图像识别与跨模态检索应用
高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
InceptionNeXt架构的轻量级图像分类模型
基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型
基于RandAugment优化的DenseNet图像分类预训练模型
采用Sigmoid损失函数的开源计算机视觉模型
Apple开源的高性能混合视觉Transformer图像处理模型
轻量级ConvNeXt模型,优化图像分类和特征提取
高级卷积网络用于图像分类与特征提取
基于全新框架节点,优化卷积网络的性能
MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练
基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类
通过改进的损失函数提升多模态图像和文本的匹配效率
基于SigLIP的时尚图像搜索模型实现多模态检索精准度提升
用于零样本图像分类的先进研究工具
基于ImageNet-1k微调的EfficientNet图像分类模型
具备零样本学习与多语言支持的图像模型
基于ResNet-D架构的高效图像分类与特征提取模型
EfficientNet图像分类模型,无监督学习的图像标杆
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