dino-vitb8 - 无需微调，实现高效图像分类的自监督视觉转换器

项目介绍：dino-vitb8

项目背景

dino-vitb8是一个视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）模型，它采用DINO方法进行训练。DINO是由Mathilde Caron、Hugo Touvron、Ishan Misra、Hervé Jégou、Julien Mairal、Piotr Bojanowski和Armand Joulin提出的，相关研究发表在论文《Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers》中。这个模型首次在一个由Facebook Research发布的库中受到广泛关注。

模型描述

dino-vitb8采用了视觉Transformer的基础型号，具有8x8的patch大小。该模型利用无标签数据进行自监督学习，预训练于ImageNet-1k这一大型图像数据集上，图像分辨率为224x224像素。

模型将图像分割为固定大小的补丁（patches），每个补丁大小为8x8像素，并将其线性嵌入模型。此外，还在序列的开端添加一个[CLS]标记用于分类任务，并在输入到Transformer编码器的各序列前加入绝对位置嵌入。

此模型没有包括任何微调的头部，因此用户可以在模型预训练的基础上进行自己的下游任务处理。通过预训练，模型能够学习到图像的内部表示，这种表示可以用于提取特征，比如在有标签数据集上添加线性层进行标准分类任务。在该过程中，通常在[CLS]标记上放置线性层，因为它的最后一个隐藏状态可以视为整个图像的表示。

使用场景及限制

dino-vitb8主要用于图像分类任务。用户可以直接使用未经处理的模型来进行图像分类，也可以在模型中心寻找已微调版本以用于特定任务。

如何使用

以下是如何使用dino-vitb8模型的示例代码：

from transformers import ViTImageProcessor, ViTModel
from PIL import Image
import requests

url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = ViTImageProcessor.from_pretrained('facebook/dino-vitb8')
model = ViTModel.from_pretrained('facebook/dino-vitb8')

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

参考文献

用户在引用本模型时，可以参考以下BibTeX条目：

@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-14294,
  author    = {Mathilde Caron and
               Hugo Touvron and
               Ishan Misra and
               Herv{\'{e}} J{\'{e}}gou and
               Julien Mairal and
               Piotr Bojanowski and
               Armand Joulin},
  title     = {Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2104.14294},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.14294},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {2104.14294},
  timestamp = {Tue, 04 May 2021 15:12:43 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-14294.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

总体而言，dino-vitb8项目展示了自监督学习在视觉Transformer模型中的新兴特性，并提供了开源模型供学术研究和商业应用进行进一步的探索和应用。