vit_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k

项目介绍：vit_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k

项目背景

vit_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k 是一个先进的图像分类模型，属于视觉Transformer（ViT）家族。该模型最初是由论文作者在JAX平台上进行训练的，随后Ross Wightman将其移植到了PyTorch框架中。这一模型在ImageNet-21k数据集上进行了预训练，并在ImageNet-1k数据集上进行了微调，采用了额外的数据增强和正则化技术。

模型详细信息

• 模型类型： 图像分类 / 特征骨干
• 模型统计数据：
  • 参数数量：304.7百万
  • GMACs（十亿次乘加运算）：174.8
  • 激活数：128.2百万
  • 图像尺寸：384 x 384
• 相关论文：
  • 《如何训练你的ViT？视觉Transformer中的数据、增强和正则化》：链接
  • 《图像价值16x16个词：规模化图像识别的Transformer》：链接
• 数据集： ImageNet-1k
• 预训练数据集： ImageNet-21k
• 原始模型链接： GitHub

模型使用

图像分类

通过使用Python和PyTorch，用户可以很容易地加载和使用这个模型来进行图像分类。首先从一个URL加载图像，然后使用timm库提供的模型和特定的图像转换步骤来进行分类。结果将展示模型输出的前五个类别及其概率。

图像嵌入

除了分类，该模型还可以用于提取图像的特征嵌入。通过设置模型类别数为0（移除分类器层），用户即可获得图像特征块。随后，这些特征可以用于各种进一步的计算和分析。

模型比较

有关该模型在不同数据集上的性能和运行时的具体指标，读者可以参考timm模型结果页面以获取更多信息。

引用

如果在科研或开发中使用了该模型，建议引用相关论文。这些论文提供了更深入的理论背景和实验细节，让读者对视觉Transformer有更为全面的了解。

通过这种直观的介绍，用户可以更容易地理解和应用vit_large_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k模型。它不仅提供了强大的图像识别能力，还能为更复杂的视觉任务提供坚实的技术支持。