google-vit-base-patch16-224.rar
用于Vision Transformer的预训练模型,来源于huagging face。
Google ViT-Base-Patch16-224是一个基于Vision Transformer（ViT）的深度学习模型。该模型由Google的研究人员开发，用于图像分类和其他视觉任务。
在ViT模型中，图像被分割成一系列固定大小的块（或“patches”），然后这些块被线性嵌入到一个高维空间中。这些嵌入向量随后被输入到一个标准的Transformer架构中，该架构最初是为自然语言处理任务设计的，但已被成功应用于各种视觉任务。
Google ViT-Base-Patch16-224的具体参数如下：
模型大小：Base（基础版），这意味着它使用了一个相对较小的Transformer模型。
Patch大小：16x16，这意味着图像被分割成16x16像素的块。
输入图像大小：224x224，这是模型期望的输入图像大小（在预处理阶段，图像可能会被缩放到这个大小）。
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