Swin Tiny Patch4 Window7 224

🚀 Swin Transformer (tiny-sized model)

Swin Transformer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 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。

🚀 クイックスタート

Swin Transformerは、画像認識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。このモデルを使用することで、画像分類などのタスクを実行できます。

✨ 主な機能

• Swin TransformerはVision Transformerの一種で、深い層で画像パッチをマージして階層的な特徴マップを構築します。
• 自己注意を各ローカルウィンドウ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。
• 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使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

Swin TransformerはVision Transformerの一種です。深い層で画像パッチ（灰色で表示）をマージすることで階層的な特徴マップを構築し、自己注意を各ローカルウィンドウ（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。このため、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、自己注意をグローバルに計算するため、入力画像サイズに対して2次の計算量を持ちます。

出典

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。興味のあるタスクに関するファインチューニング済みのバージョンを探すには、モデルハブ を参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、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ためのこのモデルの使用方法です。

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
from PIL import Image
import requests

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# model predicts one of the 1000 ImageNet classes
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", 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。