Levit 128S

🚀 LeViT

LeViT-128Sモデルは、解像度224x224のImageNet-1kで事前学習されています。このモデルは、Grahamらによる論文 LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference で導入され、このリポジトリ で最初に公開されました。

🚀 クイックスタート

LeViT-128Sモデルは、ImageNet-1kデータセットで事前学習された画像分類モデルです。このモデルを使用することで、画像を1,000のImageNetクラスのいずれかに分類することができます。

✨ 主な機能

• ImageNet-1kデータセットで事前学習された画像分類モデル
• 高速な推論が可能

📦 インストール

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💻 使用例

基本的な使用法

以下は、COCO 2017データセットの画像を1,000のImageNetクラスのいずれかに分類するためのコード例です。

from transformers import LevitFeatureExtractor, LevitForImageClassificationWithTeacher
from PIL import Image
import requests

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

feature_extractor = LevitFeatureExtractor.from_pretrained('facebook/levit-128S')
model = LevitForImageClassificationWithTeacher.from_pretrained('facebook/levit-128S')

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# model predicts one of the 1000 ImageNet classes
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

高度な使用法

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📚 ドキュメント

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🔧 技術詳細

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📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。