vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k

vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k

ResNet与Vision Transformer结合的图像分类模型解析

该模型结合ResNet与Vision Transformer(ViT)的特点,专用于图像分类。最初在ImageNet-21k上训练,后在ImageNet-1k上微调,并在JAX中创建,由Ross Wightman移植到PyTorch环境中。模型采用了36.5M参数和27.7M激活,针对384x384图像进行了优化,通过增强和正则化技术提升了处理复杂图像任务的能力,适用于多种图像识别应用。

ImageNetGithub开源项目图像分类timmViTHuggingface增广正则化模型

vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k项目介绍

项目背景

vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k是一个图像分类模型,它将ResNet与视觉Transformer(Vision Transformer, ViT)相结合。这一模型的设计和训练依赖于强大的数据集和精细的调整,以提高图像识别的精确度。模型最初由论文作者在JAX平台上进行训练,然后Ross Wightman将其移植到PyTorch中。

模型详情

  • 模型类型:用于图像分类,亦可作为特征提取的骨干网络。
  • 参数统计
    • 参数数量(百万):36.5
    • GMACs:10.2(计算复杂度衡量单位)
    • 激活(百万):27.7
    • 输入图像大小:384 x 384像素
  • 相关文献
    • 文章《How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers》探讨了如何通过数据扩增和正则化来优化ViT训练。
    • 文章《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》介绍了Transformer在大规模图像识别中的应用。
  • 使用数据集
    • 训练数据集:ImageNet-21k
    • 微调数据集:ImageNet-1k

模型使用

图像分类

用户可以通过加载预训练模型来进行图像分类。该模型支持在标准图像输入上进行预测,并输出图像属于不同类别的概率,其中最高的5个类别概率通常被作为最终输出。

from urllib.request import urlopen from PIL import Image import timm img = Image.open(urlopen('图像URL')) model = timm.create_model('vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k', pretrained=True) model = model.eval() data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model) transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False) output = model(transforms(img).unsqueeze(0)) top5_probabilities, top5_class_indices = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)

图像嵌入

除了分类之外,模型还可以用于提取图像嵌入(image embeddings),以供进一步的图像分析或下游任务使用。这种方法允许用户在不需要分类头的情况下获取潜在特征。

from urllib.request import urlopen from PIL import Image import timm img = Image.open(urlopen('图像URL')) model = timm.create_model( 'vit_small_r26_s32_384.augreg_in21k_ft_in1k', pretrained=True, num_classes=0, # 移除分类层 ) model = model.eval() data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model) transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False) output = model(transforms(img).unsqueeze(0))

模型比较

用户可以通过timm库的模型结果页面,浏览该模型在不同数据集和运行环境下的表现,以便进行合理的模型选择和应用。

推荐引用

在学术研究或项目中使用本模型时,建议引用以下文献,这些文献为模型的开发和性能提升提供了理论基础。

@article{steiner2021augreg, title={How to train your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers}, author={Steiner, Andreas et al.}, journal={arXiv preprint arXiv:2106.10270}, year={2021} } @article{dosovitskiy2020vit, title={An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale}, author={Dosovitskiy, Alexey et al.}, journal={ICLR}, year={2021} } @misc{rw2019timm, author = {Ross Wightman}, title = {PyTorch Image Models}, year = {2019}, doi = {10.5281/zenodo.4414861}, url = {https://github.com/huggingface/pytorch-image-models} }

这个项目的目标是将Transformer应用于图像领域,并探索其在图像分类任务中的有效性。通过整合丰富的数据集和先进的理论研究,该模型展示了在视觉任务上的显著性能。

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