随着人工智能技术的不断发展，图像识别已成为AI技术应用领域中的一个重要方向。ViT模型是图像分类任务中的一种新型模型，它的出现在很大程度上改变了图像分类的传统方法，并且在各种应用场景中都展现出了优异的表现。

ViT模型，全称为Vision Transformer，是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的图像分类模型。相较于传统的CNN模型，ViT模型无需使用大量的卷积操作，而是使用Transformer网络结构对图像进行处理和学习，从而取得了很好的效果。

达摩院modelscope模型开源平台推出的ViT模型，是一款高度可定制化的图像分类模型。该模型在自建1300类常见物体标签体系的基础上，采用最新的ViT-Base结构，能够识别日常生活中常见的物品类目，包括日用品、动物、植物、家具、设备、食物等，为各种应用场景提供了广泛的支持。

与传统CNN模型相比，ViT模型具有更好的可解释性和可视化效果，它能够直观地展示出每个区域对于图像分类的重要程度，为图像分类任务提供了更多的解释能力。此外，ViT模型还具有更好的可迁移性和适应性，能够在各种不同的数据集和任务中表现出色。

值得一提的是，该模型的标签体系来源于海量中文互联网社区语料，保留了出现频率较高的常见物体名称。这意味着该模型在处理中文图像分类任务时，能够更好地适应中文语言环境，提供更准确的分类结果。此外，该模型还可以作为下游任务的预训练backbone，为用户提供更多的使用场景。

总的来说，ViT模型是一种具有很高应用价值的图像分类模型，能够适应各种不同的数据集和任务。达摩院modelscope模型开源平台的ViT模型，更是在中文图像分类领域中提供了更加准确和可靠的解决方案，为各种应用场景提供了更多的支持和选择。

应用：

本文应用模型已在maas上呈现。另外给大家介绍下maas上其他相关开源免费模型，欢迎大家体验、下载（手机端可体验）：

达摩院modelscope模型开源平台推出快速体验ViT模型