convnext-large-384

项目介绍：ConvNeXT-large-384

ConvNeXT-large-384 是一个用于图像分类的先进计算机视觉项目。此项目基于 ConvNeXT 模型，专门训练在 ImageNet-1k 数据集，图像分辨率为 384x384。它首次被介绍在题为 “A ConvNet for the 2020s” 的论文中，由 Zhuang Liu 等人撰写，并在 Facebook Research 的 GitHub 仓库首次发布。

模型描述

ConvNeXT 是一个纯卷积模型（ConvNet），其设计灵感来源于 Vision Transformers，并声称其性能优于 Vision Transformers。模型作者以 ResNet 为基础，通过借鉴 Swin Transformer 的设计理念，对其进行了现代化的改造。其核心设计理念是结合现代技术，以提升传统卷积神经网络的性能。

预期用途与限制

ConvNeXT-large-384 可用于图像分类任务。用户可以在 Hugging Face 的模型库中找到基于特定任务微调的版本。这一模型的主要用途是处理和分类各种图像数据，例如从常见的数据集（如 COCO 2017）中分类图像为 ImageNet 上的 1,000 个类别之一。

如何使用

下面展示了如何使用 ConvNeXT-large-384 模型对 COCO 2017 数据集中的一幅图像进行分类：

from transformers import ConvNextFeatureExtractor, ConvNextForImageClassification
import torch
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
image = dataset["test"]["image"][0]

feature_extractor = ConvNextFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/convnext-large-384")
model = ConvNextForImageClassification.from_pretrained("facebook/convnext-large-384")

inputs = feature_extractor(image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

# 模型预测标签
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label]),

这一示例代码展示了如何从公开数据集中加载一张图像，使用模型的特征提取器处理图像，并最终使用 ConvNeXT 模型进行预测。在这一流程中，用户可以借助 PyTorch 框架来实现无梯度计算，并通过预测的 logits 结果确定图像所属的类别。

贡献者与引用信息

ConvNeXT 的研发工作得到了 Zhuang Liu、Hanzi Mao、Chao-Yuan Wu、Christoph Feichtenhofer、Trevor Darrell 和 Saining Xie 的贡献，并在学术期刊 CoRR 上发表。有关引用这一工作的详细 bibtex 信息如下：

@article{DBLP:journals/corr/abs-2201-03545,
  author    = {Zhuang Liu and
               Hanzi Mao and
               Chao{-}Yuan Wu and
               Christoph Feichtenhofer and
               Trevor Darrell and
               Saining Xie},
  title     = {A ConvNet for the 2020s},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2201.03545},
  year      = {2022},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2201.03545},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2201.03545},
  timestamp = {Thu, 20 Jan 2022 14:21:35 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2201-03545.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}