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Vit Base Patch16 224 In21k
基於Transformer架構的視覺模型，通過16x16圖像塊處理224x224分辨率輸入，在ImageNet-21k數據集上預訓練
下載量 132
發布時間 : 5/3/2023
模型概述
該模型採用純Transformer架構處理圖像分類任務，突破傳統CNN的限制，將圖像分割為固定大小的塊後通過自注意力機制建模全局關係
模型特點
純Transformer架構
完全基於自注意力機制處理圖像，無需卷積操作
全局上下文建模
通過Transformer的自注意力機制捕獲圖像全局依賴關係
高效圖像分塊處理
將圖像劃分為16x16像素塊作為輸入序列
模型能力
圖像特徵提取
圖像分類
遷移學習基礎模型
使用案例
計算機視覺
通用圖像分類
對自然圖像進行1000類別的分類識別
在ImageNet驗證集上達到約80% top-1準確率（推斷值）
遷移學習基礎
通過微調適配特定領域的圖像識別任務
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