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A BEiT-v2 image classification model. Trained on ImageNet-1k with self-supervised masked image modelling (MIM) using a VQ-KD encoder as a visual tokenizer (via OpenAI CLIP B/16 teacher). Fine-tuned on ImageNet-22k. - **Model Type:** Image classification / feature backbone - **Model Stats:** - Params (M): 102.6 - GMACs: 17.6 - Activations (M): 23.9 - Image size: 224 x 224 - **Papers:** - BEiT v2: Masked Image Modeling with Vector-Quantized Visual Tokenizers: https://arxiv.org/abs/2208.06366 - An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale: https://arxiv.org/abs/2010.11929v2 - **Dataset:** ImageNet-22k - **Original:** https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/beit2 Explore the dataset and runtime metrics of this model in timm model results.

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A CAFormer (a MetaFormer) image classification model. Pretrained on ImageNet-22k and fine-tuned on ImageNet-1k by paper authors.

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