H
Hiera Base 224
由 namangarg110 开发
Hiera是一种高效的分层式Transformer架构，通过MAE训练优化空间偏置特性，显著提升参数利用效率
下载量 48
发布时间 : 2/28/2024
模型简介
Hiera是针对视觉任务设计的层级Transformer模型，通过多尺度特征处理和MAE预训练策略，在保持高效运行的同时实现高精度图像处理
模型特点
分层架构设计
采用浅层高分辨率/深层低分辨率的多尺度处理方式，模仿传统CNN的特征提取模式
MAE预训练优化
通过掩码自编码器(MAE)训练策略赋予模型空间偏置特性，提高参数利用效率
高效运行
相比传统层级Transformer模型(如ConvNeXT/Swin)，在保持精度的同时显著提升运行速度
模型能力
图像特征提取
多尺度视觉表示学习
高效图像处理
使用案例
计算机视觉
图像分类
适用于ImageNet等标准图像分类任务
视觉特征提取
可作为下游视觉任务(如目标检测、分割)的特征提取器
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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