xcit_small_12_p16_224.fb_in1k

xcit_small_12_p16_224.fb_in1k

跨协方差图像Transformer的高效视觉分类与特征提取模型

XCiT (Cross-Covariance Image Transformer)是Facebook Research开发的视觉分类模型,采用创新的跨协方差注意力机制。模型在ImageNet-1k数据集预训练,包含2630万参数,处理224x224图像输入。通过优化计算效率,该模型在图像分类和特征提取任务中展现出稳定性能。

ImageNet计算机视觉图像分类Github开源项目模型Huggingface深度学习XCiT

项目概述

这是一个名为xcit_small_12_p16_224.fb_in1k的图像分类模型,它基于XCiT(Cross-Covariance Image Transformer)架构开发。该模型由研究人员在ImageNet-1k数据集上进行预训练,主要用于图像分类和特征提取任务。

技术特点

该模型具有以下主要特征:

  • 模型参数量为26.3M
  • 计算量为4.8 GMACs
  • 激活值数量为12.6M
  • 支持224x224像素的输入图像大小
  • 采用先进的Cross-Covariance Image Transformer架构
  • 在ImageNet-1k大规模数据集上完成预训练

应用场景

这个模型具有两个主要的应用场景:

图像分类

可以直接用于对图像进行分类,模型会输出图像属于不同类别的概率。用户可以轻松获取top-5的预测结果及其对应的置信度。

特征提取

模型也可以作为特征提取器使用,通过移除最后的分类层,可以获取图像的高维特征表示。这些特征可以用于下游任务,如图像检索、迁移学习等。

使用方法

该模型的使用非常便捷:

  • 可以通过timm库直接加载预训练模型
  • 支持批处理方式处理图像
  • 提供了专门的数据预处理转换函数
  • 可以灵活选择是否使用分类器层
  • 支持提取中间层特征

技术价值

作为一个基于Transformer架构的视觉模型,它代表了计算机视觉领域的最新进展:

  • 采用了创新的Cross-Covariance机制
  • 在大规模数据集上验证了其有效性
  • 提供了良好的特征提取能力
  • 具有较好的泛化性能

开源贡献

该模型采用Apache-2.0许可证开源,由Facebook研究团队开发并维护。用户可以在遵守许可证的前提下自由使用和修改,这为计算机视觉领域的研究和应用提供了宝贵的资源。

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