Convnext Base 384 22k 1k

🚀 ConvNeXT (ベースサイズのモデル)

ConvNeXTは、ImageNet - 22kで事前学習され、解像度384x384のImageNet - 1kで微調整されたモデルです。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。

なお、ConvNeXTをリリース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。

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像分類タスクに使用できます。興味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。

✨ 主な機能

モデルの説明

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誇っています。著者らはResNetをベースに、Swin Transformerを参考にしてその設計を「現代化」しました。

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。興味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種類の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-base-384-22k-1k")
model = ConvNextForImageClassification.from_pretrained("facebook/convnext-base-384-22k-1k")

inputs = processor(image, return_tensors="pt")

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

# モデルが1000種類のImageNetクラスのいずれかを予測
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

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。

📦 データセット

ウィジェット例

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