vit-base-patch16-224-in21k

vit-base-patch16-224-in21k项目介绍

项目概述

vit-base-patch16-224-in21k是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的计算机视觉模型。这个模型是在ImageNet-21k数据集上预训练的，该数据集包含1400万张图像和21,843个类别。模型的输入图像分辨率为224x224像素。这个项目源自Dosovitskiy等人发表的论文《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》，最初在Google Research的vision_transformer仓库中发布。

模型架构

Vision Transformer (ViT)是一种类似BERT的transformer编码器模型。它将输入图像视为一系列固定大小的图像块（patch），每个patch的分辨率为16x16像素。这些图像块经过线性嵌入后，再加上一个特殊的[CLS]标记和位置编码，然后输入到Transformer编码器的各个层中进行处理。

预训练过程

模型在TPUv3硬件（8核）上进行训练，批量大小为4096，学习率预热步数为10,000步。在预训练过程中，研究人员还应用了全局范数为1的梯度裁剪技术。预训练的图像分辨率为224x224像素。

模型应用

这个预训练模型可以用于多种下游任务，特别是图像分类。用户可以在预训练编码器的基础上添加一个线性层来训练特定任务的分类器。通常，人们会在[CLS]标记的最后隐藏状态之上添加一个线性层，因为这个标记可以被视为整个图像的表示。

使用方法

模型可以通过PyTorch或JAX/Flax框架使用。使用时，需要先导入相应的图像处理器和模型类，然后加载预训练模型和处理器。接着，可以使用处理器对输入图像进行预处理，并将处理后的输入传递给模型以获得输出。

局限性

需要注意的是，这个模型没有提供任何微调过的头部，因为这些部分在Google研究人员的处理中被置零了。然而，模型确实包含了预训练的池化器，可以用于下游任务。

评估结果

关于模型在各种图像分类基准测试上的评估结果，可以参考原始论文中的表2和表5。值得注意的是，在微调时，使用更高的分辨率（384x384）可以获得最佳结果。同时，增加模型规模通常会带来更好的性能。

总的来说，vit-base-patch16-224-in21k是一个强大的视觉表示学习模型，为各种计算机视觉任务提供了良好的基础。