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Beit Base Patch16 224
BEiT是一種基於圖像變換器的視覺模型，採用類似BERT的自監督預訓練方法，先在ImageNet-22k上預訓練和微調，再在ImageNet-1k上微調。
下載量 28
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
BEiT模型通過自監督學習在ImageNet-22k數據集上進行預訓練，能夠有效捕捉圖像特徵，適用於各種圖像分類任務。
模型特點
自監督預訓練
採用類似BERT的自監督學習方法，無需大量標註數據即可進行有效預訓練。
雙階段微調
先在ImageNet-22k數據集上微調，再在ImageNet-1k上進一步微調，提高模型性能。
圖像變換器架構
基於Transformer的架構，能夠有效捕捉圖像中的全局和局部特徵。
模型能力
圖像特徵提取
圖像分類
視覺表示學習
使用案例
計算機視覺
通用圖像分類
對自然圖像進行分類，識別圖像中的主要對象或場景。
在ImageNet等標準數據集上取得良好性能
視覺特徵提取
作為其他視覺任務的基礎特徵提取器。
可用於目標檢測、圖像分割等下游任務
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