Github
Huggingface项目介绍：ViT-Base-Patch16-224-CIFAR10
项目背景
此项目为Vision Transformer (ViT) 模型，该模型预先在ImageNet-21k数据集上经过训练。ImageNet-21k数据集包含约1400万张图像和21843个类别。之后，模型在CIFAR10数据集上进一步微调。CIFAR10数据集是一个包含60000张32x32的彩色图像的集合，分为10个类别，用于图像分类任务。
使用技术
此项目使用了与BERT类似的Transformer编码器，专注于视觉任务。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，Vision Transformer将图像划分为一系列固定大小的块（例如16x16像素），然后对这些块进行线性嵌入，形成序列输入到Transformer模型中。模型还会在序列开始时加入一个[CLS]标记，用于图像分类任务。尽管此模型没有可用于分类的微调层头，但仍提供了一个预训练的池化层，可用于后续任务处理，例如图像分类。
项目用途
使用此模型可轻松进行图像分类任务，特别是对于CIFAR10数据集中的图像。项目提供了代码示例，通过汇入Python库和调用ViT模型，可以快速开始图像分类实验。基础代码如下：
from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification
from PIL import Image
import requests
# 图像获取和处理
url = 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-sample/dog10.png'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('nateraw/vit-base-patch16-224-cifar10')
model = ViTForImageClassification.from_pretrained('nateraw/vit-base-patch16-224-cifar10')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
# 模型预测
outputs = model(**inputs)
preds = outputs.logits.argmax(dim=1)
# 分类结果
classes = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
print(classes[preds[0]])
项目优势
- 高效训练：利用预训练的Transformer模型，减少了训练时间与资源。
- 优异的表现：经过ImageNet-21k和CIFAR10数据集的微调，模型在图像分类任务中表现优秀。
- 灵活应用：可用于多种下游任务，只需调整顶层分类头即可适应不同需求。
数据集与指标
- 数据集：使用CIFAR10数据集，包含多个不同类别的图像。
- 评价指标：使用准确性（accuracy）作为主要性能评价指标。
许可证
此项目遵循Apache-2.0开源许可证，任何人都可以访问和使用代码和模型，既适合研究使用，也可以扩展到商业用途。
通过此项目，用户可以轻松了解并使用Vision Transformer在图像分类领域的强大能力。这不仅为计算机视觉领域带来了新的视角，还展示了Transformer模型在视觉任务中的实际应用潜力。
