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ViT-H/14
ViT-H/14
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受物理启发的KSSE模型以更少参数实现88.93%的ImageNet准确率
研究人员开发了一种新颖的受物理启发的能量模型，称为Kohn-Sham谱嵌入（KSSE），用于图像分类。KSSE用在特定温度下评估的稀疏图谱嵌入取代了传统的卷积神经网络（CNN）。该方法利用了随机键Ising模型和随机矩阵理论的概念来优化图拓扑并分析分形学习景观。在ImageNet-1000上的实验中，KSSE取得了88.93%的Top-1准确率，并且参数数量远少于Swin-L和ViT-H/14等模型。
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DART视觉语言模型提供全面的绳索状况监测
研究人员开发了DART，一个用于全面绳索状况监测的视觉语言基础模型。该模型集成了Vision Transformer和Llama-3.2-3B-Instruct，能够处理从单个图像开始的整个检查流程。DART在损伤分类和严重程度回归方面实现了高精度，并支持无需任务特定微调的少样本识别。