BEiT是一种基于图像变换器的视觉模型，采用类似BERT的自监督预训练方法，先在ImageNet-22k上预训练和微调，再在ImageNet-1k上微调。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
BEiT模型通过自监督学习在ImageNet-22k数据集上进行预训练，能够有效捕捉图像特征，适用于各种图像分类任务。
模型特点
自监督预训练
采用类似BERT的自监督学习方法，无需大量标注数据即可进行有效预训练。
双阶段微调
先在ImageNet-22k数据集上微调，再在ImageNet-1k上进一步微调，提高模型性能。
图像变换器架构
基于Transformer的架构，能够有效捕捉图像中的全局和局部特征。
模型能力
图像特征提取
图像分类
视觉表示学习
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对自然图像进行分类，识别图像中的主要对象或场景。
在ImageNet等标准数据集上取得良好性能
视觉特征提取
作为其他视觉任务的基础特征提取器。
可用于目标检测、图像分割等下游任务
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Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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