Regnet Y 064

🚀 RegNet

RegNetは、imagenet - 1kで学習されたモデルです。画像分類タスクに利用でき、高い性能を発揮します。

🚀 クイックスタート

RegNetモデルは、imagenet - 1kで学習されています。論文 Designing Network Design Spaces で紹介され、このリポジトリ で最初に公開されました。

なお、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。

✨ 主な機能

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ています。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ています。

想定される用途と制限

この生モデルは画像分類に使用できます。関心のあるタスクでファインチューニング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。

📦 インストール

このREADMEにはインストール手順に関する具体的な内容がありませんので、このセクションは省略されます。

💻 使用例

基本的な使用法

>>> 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'

高度な使用法

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。

📚 ドキュメント

このセクションでは、モデルに関する詳細な情報を提供します。

モデル情報

📄 ライセンス

このモデルはApache - 2.0ライセンスの下で公開されています。