Dino Resnet 50

🚀 DINO ResNet-50

DINOで事前学習されたResNet-50です。DINOは論文 Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers で紹介され、ResNetは論文 Deep Residual Learning for Image Recognition で紹介されました。DINO ResNet-50の公式実装は こちら で見ることができます。

公式の DINO ResNet の重みは このスクリプト を使用して変換されています。

最新のモデルカード情報については、元のリポジトリ を参照してください。

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🔍 タグとデータセット

⚠️ 重要な注意事項

⚠️ 重要提示

このリポジトリの特徴抽出器は、microsoft/resnet-50 のものをコピーしたものです。この画像前処理がDINO ResNet-50で使用されるものかどうかは確認していません。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoFeatureExtractor, ResNetModel
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('Ramos-Ramos/dino-resnet-50')
model = ResNetModel.from_pretrained('Ramos-Ramos/dino-resnet-50')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

📚 ドキュメント

BibTeXエントリと引用情報

@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-14294,
  author    = {Mathilde Caron and
               Hugo Touvron and
               Ishan Misra and
               Herv{\'{e}} J{\'{e}}gou and
               Julien Mairal and
               Piotr Bojanowski and
               Armand Joulin},
  title     = {Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2104.14294},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.14294},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {2104.14294},
  timestamp = {Tue, 04 May 2021 15:12:43 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-14294.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{he2016deep,
  title={Deep residual learning for image recognition},
  author={He, Kaiming and Zhang, Xiangyu and Ren, Shaoqing and Sun, Jian},
  booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
  pages={770--778},
  year={2016}
}