# 輕量級ViT

OpenVision-ViT-Tiny 是一個全開放、高性價比的先進視覺編碼器，屬於 OpenVision 家族的一部分，專注於多模態學習。

基於LeViT-128架構的視覺Transformer模型，針對中風二分類檢測任務進行微調

H0-mini是由Owkin和Bioptimus聯合開發的輕量級組織學基礎模型，基於Vision Transformer架構，通過自監督蒸餾方法訓練，適用於病理學圖像分析。

一個基於ViT架構的輕量級圖像分類模型，專門用於檢測AI生成圖像與真實圖像的差異

一個基於MS1MV3數據集訓練的視覺變換器(ViT)模型，專門用於人臉識別任務。

一個基於MS1MV3數據集訓練的視覺變換器(ViT)模型，專為人臉識別任務設計

基於DINOv2方法訓練的小型視覺Transformer模型，適用於圖像特徵提取和分類任務

PaViT是基於Pathway Vision Transformer的圖像識別模型，靈感來源於谷歌的PaLM，專注於小樣本學習技術在圖像識別任務中的應用。

該模型為蒸餾版數據高效圖像Transformer（DeiT），在ImageNet-1k上以224x224分辨率進行預訓練和微調，通過蒸餾從教師模型高效學習。