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。
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。
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)
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))
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。
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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