Swin Large Patch4 Window7 224 In22k

🚀 Swin Transformer (大型モデル)

Swin Transformerモデルは、解像度224x224のImageNet - 21k（1400万枚の画像、21,841クラス）で事前学習されています。このモデルは、Liuらによる論文 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows で紹介され、このリポジトリ で最初に公開されました。

免責事項: Swin Transformer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ました。

🚀 クイックスタート

Swin Transformerは、画像分類や密な認識タスクの汎用バックボーンとして機能することができます。以下のセクションでは、このモデルの詳細、使用方法、制限事項などについて説明します。

✨ 主な機能

モデルの説明

Swin TransformerはVision Transformerの一種です。より深い層で画像パッチ（灰色で表示）を統合することで階層的な特徴マップを構築し、自己注意を各局所ウィンドウ（赤色で表示）内でのみ計算するため、入力画像サイズに対して線形の計算量を持ちます。これにより、画像分類と密な認識タスクの両方の汎用バックボーンとして機能することができます。これに対し、以前のVision Transformerは単一の低解像度の特徴マップを生成し、グローバルに自己注意を計算するため、入力画像サイズに対して2次の計算量を持ちます。

出典

📚 ドキュメント

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

以下は、このモデルを使用して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方法です。

from transformers import AutoFeatureExtractor, SwinForImageClassification
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 = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("microsoft/swin-large-patch4-window7-224-in22k")
model = SwinForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-large-patch4-window7-224-in22k")

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# モデルは1000のImageNetクラスのいずれかを予測します
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("予測されたクラス:", model.config.id2label[predicted_class_idx])

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。

BibTeXエントリと引用情報

@article{DBLP:journals/corr/abs-2103-14030,
  author    = {Ze Liu and
               Yutong Lin and
               Yue Cao and
               Han Hu and
               Yixuan Wei and
               Zheng Zhang and
               Stephen Lin and
               Baining Guo},
  title     = {Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2103.14030},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2103.14030},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2103.14030},
  timestamp = {Thu, 08 Apr 2021 07:53:26 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2103-14030.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

📄 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。