repvit_m1.dist_in1k

项目介绍：repvit_m1.dist_in1k

项目背景

RepViT是一个图像分类模型，专注于提升移动设备上的卷积神经网络（CNN）的性能，同时借鉴了视觉Transformer（ViT）的理念。这个模型经过ImageNet-1k数据集的训练，并通过蒸馏技术得到优化，适用于图像分类任务。

模型详情

模型类型: 图像分类 / 特征提取骨干网络
模型参数:
- 参数数量（百万）：5.5
- 计算量（十亿倍操作数，GMACs）：0.8
- 活跃参数数量（百万）：7.4
- 图像尺寸：224 x 224 像素
相关论文:
- RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective: 论文链接
项目主页: GitHub 原始项目
数据集: ImageNet-1k

模型使用方法

RepViT模型可以用于多种图像处理任务，如图像分类、特征图提取和图像嵌入。

图像分类

RepViT模型能够高效地对图像进行分类预测。在Python中，可以使用timm库加载预训练模型，对输入图像进行处理并输出分类结果。代码示例展示了如何获取图像的前五名分类概率和对应的类别索引。

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm
import torch

# 加载图像
img = Image.open(urlopen(
    'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))

# 创建和准备模型
model = timm.create_model('repvit_m1.dist_in1k', pretrained=True)
model = model.eval()

# 获取模型特定的转换（规范化，调整大小）
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

# 预测
output = model(transforms(img).unsqueeze(0))  # 将单张图像处理为批处理格式（批大小为1）

# 获取前五名预测概率和类别
top5_probabilities, top5_class_indices = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)

特征图提取

RepViT模型还能提取输入图像的特征图，用于深度学习中的进一步分析和应用。通过设置features_only=True，可以获取每层输出的特征图。

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

# 加载图像
img = Image.open(urlopen(
    'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))

# 创建和准备模型
model = timm.create_model(
    'repvit_m1.dist_in1k',
    pretrained=True,
    features_only=True,
)
model = model.eval()

# 获取模型特定的转换
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

# 提取特征图
output = model(transforms(img).unsqueeze(0))  # 处理成批格式

# 打印每个特征图的形状
for o in output:
    print(o.shape)  # 示例输出： torch.Size([1, 384, 7, 7])

图像嵌入

通过移除分类层，RepViT可以用来生成图像嵌入。这样的嵌入可以应用于图像检索等任务。

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm

# 加载图像
img = Image.open(urlopen(
    'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))

# 创建和准备模型（移除分类层）
model = timm.create_model(
    'repvit_m1.dist_in1k',
    pretrained=True,
    num_classes=0,  # 移除分类层
)
model = model.eval()

# 获取模型特定的转换
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

# 输出图像的嵌入
output = model(transforms(img).unsqueeze(0))  # 输出为（批大小，特征数量）的张量

# 直接获得特征
output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
output = model.forward_head(output, pre_logits=True)

引用格式

如果在学术论文中使用了RepViT模型，请使用以下引用：

@misc{wang2023repvit,
  title={RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective}, 
  author={Ao Wang and Hui Chen and Zijia Lin and Hengjun Pu and Guiguang Ding},
  year={2023},
  eprint={2307.09283},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CV}
}