# 高解像度画像分類

MambaVisionは、マンバ(Mamba)とTransformerの利点を組み合わせた初のコンピュータビジョンハイブリッドモデルです。再設計されたマンバ式により視覚特徴モデリング能力を強化し、マンバアーキテクチャの最後の数層にセルフアテンションモジュールを追加することで、長距離空間依存関係のモデリング能力を向上させています。

マンバ(Mamba)とTransformerの利点を組み合わせた初のハイブリッドコンピュータビジョンモデルで、マンバの式を再構築して視覚的特徴モデリング能力を強化

EfficientNetは、深さ、幅、解像度を統一してスケーリングすることで高性能な画像分類を実現する効率的な畳み込みニューラルネットワークです

Swin Transformer v2はImageNet-21kで事前学習され、384x384解像度でImageNet-1kに対してファインチューニングされたビジョントランスフォーマーモデルで、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意機構を備えています。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップとローカルウィンドウ自己注意メカニズムにより、効率的な画像分類と密な認識タスクを実現するビジョントランスフォーマーモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意機構により効率的な画像分類を実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意メカニズムにより、効率的な画像分類と密な認識タスクを実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意メカニズムにより、効率的な画像分類と密な認識タスクを実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2は、階層的特徴マップとローカルウィンドウ自己注意メカニズムを通じて効率的な画像処理を実現する視覚Transformerモデルです。

Swin Transformer v2はImageNet-1kで事前学習された視覚Transformerモデルで、階層的特徴マップと局所ウィンドウ自己注意機構を採用し、線形計算複雑性を持ちます。

CvT-w24はImageNet-22kで事前学習され、384x384解像度でファインチューニングされた視覚トランスフォーマーモデルで、畳み込みを導入して従来の視覚トランスフォーマーを改良しています。

CvT-21は畳み込みビジョントランスフォーマーアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、ImageNet-1kデータセットで384x384解像度で事前学習されています。

CvT-21は畳み込みとTransformerアーキテクチャを組み合わせた視覚モデルで、ImageNet-22kで事前学習され、ImageNet-1kでファインチューニングされています

CvT-13は畳み込みとTransformerを組み合わせた視覚モデルで、ImageNet-22kで事前学習され、ImageNet-1kで微調整され、画像分類タスクに適しています。

CvT-13はImageNet-1kデータセットで事前学習されたビジョントランスフォーマーモデルで、畳み込み操作を導入することで従来のビジョントランスフォーマーの性能を改善しました。

Swin Transformerはシフトウィンドウに基づく階層型視覚Transformerモデルで、画像分類タスク向けに設計されています。

ビジョントランスフォーマー（ViT）は、トランスフォーマーアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、最初にImageNet-21kで事前学習され、その後ImageNetでファインチューニングされます。

Vision Transformer（ViT）はTransformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、最初にImageNet-21kで事前トレーニングされ、その後ImageNetでファインチューニングされます。

BEiTはビジュアルTransformerに基づく画像分類モデルで、自己教師付き方式でImageNet-21k上で事前学習され、ImageNet-1k上で微調整されます。

Swin Transformerは、シフトウィンドウに基づく階層型ビジュアルTransformerモデルで、画像分類タスク用に設計されています。

Swin Transformerは階層型ウィンドウに基づくビジュアルTransformerモデルで、ImageNet - 21kデータセットで事前学習され、画像分類タスクに適しています。

Vision Transformer（ViT）はTransformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、ImageNet-21kとImageNetデータセットで事前学習とファインチューニングを行い、効率的な画像認識能力を実現しています。

このビジュアルTransformer（ViT）モデルは、まずImageNet - 21kデータセットで事前学習され、その後ImageNetデータセットで微調整され、画像分類タスクに適しています。