Regnet X 016

🚀 RegNet

imagenet - 1kで学習された画像分類モデル。ネットワーク設計空間の設計に基づく革新的なアーキテクチャを持ちます。

🚀 クイックスタート

RegNetは、imagenet - 1kで学習されたモデルです。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

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。

📦 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、このセクションを省略します。

💻 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

ウィジェット例

• Tiger
• Teapot
• Palace

📄 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。