Aimv2 1B Patch14 224

🚀 トランスフォーマー

このライブラリは、画像特徴抽出に特化したビジョンモデルであり、多モーダル自己回帰目的で事前学習されたAIMv2ファミリを提供します。多くのベンチマークで優れた性能を発揮します。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、transformersライブラリを使用してAIMv2モデルを利用する基本的な手順を説明します。

✨ 主な機能

• 多くのマルチモーダル理解ベンチマークで、OAI CLIPやSigLIPを上回る性能を発揮します。
• オープンボキャブラリ物体検出や参照表現理解で、DINOv2を上回る性能を示します。
• AIMv2-3Bは、凍結されたトランクを使用してImageNetで89.5%の認識率を達成します。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

基本的な使用法

PyTorch

import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel

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

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(
    "apple/aimv2-1B-patch14-224",
)
model = AutoModel.from_pretrained(
    "apple/aimv2-1B-patch14-224",
    trust_remote_code=True,
)

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

JAX

import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, FlaxAutoModel

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

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(
    "apple/aimv2-1B-patch14-224",
)
model = FlaxAutoModel.from_pretrained(
    "apple/aimv2-1B-patch14-224",
    trust_remote_code=True,
)

inputs = processor(images=image, return_tensors="jax")
outputs = model(**inputs)

📚 ドキュメント

[AIMv2論文] [BibTeX]

多モーダル自己回帰目的で事前学習されたAIMv2ファミリのビジョンモデルを紹介します。AIMv2の事前学習は簡単で、効果的にスケールできます。

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

このライブラリはapple-amlrライセンスの下で提供されています。

📄 引用

もしこの研究が役に立った場合は、以下のように引用してください。

@misc{fini2024multimodalautoregressivepretraininglarge,
  author      = {Fini, Enrico and Shukor, Mustafa and Li, Xiujun and Dufter, Philipp and Klein, Michal and Haldimann, David and Aitharaju, Sai and da Costa, Victor Guilherme Turrisi and Béthune, Louis and Gan, Zhe and Toshev, Alexander T and Eichner, Marcin and Nabi, Moin and Yang, Yinfei and Susskind, Joshua M. and El-Nouby, Alaaeldin},
  url         = {https://arxiv.org/abs/2411.14402},
  eprint      = {2411.14402},
  eprintclass = {cs.CV},
  eprinttype  = {arXiv},
  title       = {Multimodal Autoregressive Pre-training of Large Vision Encoders},
  year        = {2024},
}