vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k

vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k

视觉Transformer模型实现图像分类与特征提取

vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个经过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调的Vision Transformer模型。它采用额外数据增强和正则化技术,适用于图像分类和特征提取。该模型拥有2210万参数,支持224x224图像输入,可通过timm库轻松加载使用。模型原始在JAX训练,后由Ross Wightman移植至PyTorch,为计算机视觉任务提供了强大的基础工具。

模型ViT神经网络开源项目Huggingface图像分类ImageNetGithub深度学习

项目介绍

这是一个名为vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k的Vision Transformer (ViT)图像分类模型。该模型由Google Research团队开发,Ross Wightman将其从JAX框架移植到了PyTorch框架。这个模型在图像分类任务中表现出色,同时也可以作为特征提取的骨干网络使用。

模型详情

该模型是一个小型ViT模型,具有以下特点:

  • 参数量为2210万
  • GMACs(十亿次乘加运算)为4.3
  • 激活量为820万
  • 处理224x224大小的图像

模型首先在ImageNet-21k数据集上进行预训练,然后在ImageNet-1k数据集上进行微调,同时使用了额外的数据增强和正则化技术。这种训练策略极大地提高了模型的性能。

使用方法

这个模型可以很方便地用于图像分类和特征提取两个任务:

  1. 图像分类:使用timm库可以轻松加载预训练模型,对输入图像进行预处理和推理,得到类别预测结果。

  2. 图像特征提取:通过修改模型输出层,可以获取图像的嵌入向量表示,用于下游任务。

模型优势

  1. 性能优秀:在ImageNet-1k数据集上经过微调,分类准确率高。
  2. 适用性广:既可用于分类任务,又可作为特征提取器。
  3. 资源占用少:相比其他ViT模型,参数量和计算量都较小。
  4. 使用简单:可通过timm库轻松调用和使用。

总结

vit_small_patch16_224.augreg_in21k_ft_in1k是一个轻量级但性能出色的ViT模型,在计算资源有限的场景下是很好的选择。它结合了ViT的优势和高效的训练策略,为计算机视觉任务提供了一个强大而灵活的工具。

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