Regnet Y 320

🚀 RegNet

RegNetは、imagenet - 1kで学習されたモデルです。このモデルは論文 Designing Network Design Spaces で紹介され、最初は このリポジトリ で公開されました。

免責事項: RegNetを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

著者らは、ニューラルアーキテクチャサーチ（NAS）を行うための探索空間を設計しました。まず高次元の探索空間から始め、現在の探索空間でサンプリングされた最良のモデルに基づいて経験的に制約を適用することで、探索空間を反復的に縮小します。

想定される用途と制限

生のモデルを画像分類に使用することができます。関心のあるタスクで微調整されたバージョンを探すには、モデルハブ を参照してください。

使い方

このモデルの使用方法は以下の通りです。

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, RegNetForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("zuppif/regnet-y-040")
>>> model = RegNetForImageClassification.from_pretrained("zuppif/regnet-y-040")

>>> inputs = feature_extractor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
'tabby, tabby cat'

より多くのコード例については、ドキュメント を参照してください。

📄 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。