🚀 ConvNeXT (tinyサイズのモデル)
ConvNeXTは、解像度224x224のImageNet - 1kで学習されたモデルです。Liuらによる論文 A ConvNet for the 2020s で紹介され、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
ConvNeXTは、Vision Transformersの設計にインスパイアされた純粋な畳み込みモデル(ConvNet)で、それらを上回る性能を主張しています。著者らはResNetから始め、Swin Transformerを参考にしてその設計を「近代化」しました。

✨ 主な機能
- 画像分類に使用できる純粋な畳み込みモデルです。
- Vision Transformersの設計にインスパイアされ、それらを上回る性能を目指しています。
📦 インストール
このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用してインストールできます。
pip install transformers datasets torch
💻 使用例
基本的な使用法
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 ConvNextImageProcessor, ConvNextForImageClassification
import torch
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
image = dataset["test"]["image"][0]
processor = ConvNextImageProcessor.from_pretrained("facebook/convnext-tiny-224")
model = ConvNextForImageClassification.from_pretrained("facebook/convnext-tiny-224")
inputs = processor(image, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label])
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
- このモデルは画像分類に使用できます。モデルハブ を参照して、関心のあるタスクで微調整されたバージョンを探すことができます。
想定される用途と制限
このモデルは画像分類に使用できますが、特定のタスクに最適化された微調整バージョンを探すことをおすすめします。
BibTeXエントリと引用情報
@article{DBLP:journals/corr/abs-2201-03545,
author = {Zhuang Liu and
Hanzi Mao and
Chao{-}Yuan Wu and
Christoph Feichtenhofer and
Trevor Darrell and
Saining Xie},
title = {A ConvNet for the 2020s},
journal = {CoRR},
volume = {abs/2201.03545},
year = {2022},
url = {https://arxiv.org/abs/2201.03545},
eprinttype = {arXiv},
eprint = {2201.03545},
timestamp = {Thu, 20 Jan 2022 14:21:35 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2201-03545.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。
```markdown
| 属性 | 详情 |
|------|------|
| モデルタイプ | 画像分類用の畳み込みニューラルネットワーク |
| 学習データ | ImageNet - 1k |