🚀 eva02_large_patch14_224.mim_m38m模型卡片
這是一個EVA02特徵/表徵模型。由論文作者使用掩碼圖像建模(以EVA - CLIP作為MIM教師)在Merged - 38M(IN - 22K、CC12M、CC3M、COCO(訓練集)、ADE20K(訓練集)、Object365和OpenImages)上進行預訓練。
EVA - 02模型是帶有均值池化、SwiGLU、旋轉位置嵌入(ROPE)以及在MLP(針對Base和Large版本)中額外添加層歸一化(LN)的視覺變換器。
注意:為了與其他模型保持一致,timm
的檢查點採用float32格式。在某些情況下,原始檢查點採用float16或bfloat16格式,如果有需要,請查看原始版本。
🚀 快速開始
本模型可用於圖像分類和圖像特徵提取等任務,以下是詳細的使用步驟和示例代碼。
✨ 主要特性
- 基於EVA02架構,在多種大規模數據集上進行預訓練,具有強大的圖像特徵提取能力。
- 採用掩碼圖像建模(MIM)技術,以EVA - CLIP作為教師模型,提升模型性能。
- 模型使用了均值池化、SwiGLU、旋轉位置嵌入(ROPE)等先進技術。
📚 詳細文檔
模型詳情
模型使用
💻 使用示例
基礎用法 - 圖像分類
from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm
img = Image.open(urlopen(
'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))
model = timm.create_model('eva02_large_patch14_224.mim_m38m', pretrained=True)
model = model.eval()
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)
output = model(transforms(img).unsqueeze(0))
top5_probabilities, top5_class_indices = torch.topk(output.softmax(dim=1) * 100, k=5)
高級用法 - 圖像嵌入
from urllib.request import urlopen
from PIL import Image
import timm
img = Image.open(urlopen(
'https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/beignets-task-guide.png'
))
model = timm.create_model(
'eva02_large_patch14_224.mim_m38m',
pretrained=True,
num_classes=0,
)
model = model.eval()
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)
output = model(transforms(img).unsqueeze(0))
output = model.forward_features(transforms(img).unsqueeze(0))
output = model.forward_head(output, pre_logits=True)
模型比較
你可以在timm 模型結果中查看本模型的數據集和運行時指標。
模型 |
top1 |
top5 |
參數數量 |
圖像尺寸 |
eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k |
90.054 |
99.042 |
305.08 |
448 |
eva02_large_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k |
89.946 |
99.01 |
305.08 |
448 |
eva_giant_patch14_560.m30m_ft_in22k_in1k |
89.792 |
98.992 |
1014.45 |
560 |
eva02_large_patch14_448.mim_in22k_ft_in1k |
89.626 |
98.954 |
305.08 |
448 |
eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in1k |
89.57 |
98.918 |
305.08 |
448 |
eva_giant_patch14_336.m30m_ft_in22k_in1k |
89.56 |
98.956 |
1013.01 |
336 |
eva_giant_patch14_336.clip_ft_in1k |
89.466 |
98.82 |
1013.01 |
336 |
eva_large_patch14_336.in22k_ft_in22k_in1k |
89.214 |
98.854 |
304.53 |
336 |
eva_giant_patch14_224.clip_ft_in1k |
88.882 |
98.678 |
1012.56 |
224 |
eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k |
88.692 |
98.722 |
87.12 |
448 |
eva_large_patch14_336.in22k_ft_in1k |
88.652 |
98.722 |
304.53 |
336 |
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in22k_in1k |
88.592 |
98.656 |
304.14 |
196 |
eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in1k |
88.23 |
98.564 |
87.12 |
448 |
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in1k |
87.934 |
98.504 |
304.14 |
196 |
eva02_small_patch14_336.mim_in22k_ft_in1k |
85.74 |
97.614 |
22.13 |
336 |
eva02_tiny_patch14_336.mim_in22k_ft_in1k |
80.658 |
95.524 |
5.76 |
336 |
引用
如果您使用了本模型,請引用以下論文:
@article{EVA02,
title={EVA - 02: A Visual Representation for Neon Genesis},
author={Fang, Yuxin and Sun, Quan and Wang, Xinggang and Huang, Tiejun and Wang, Xinlong and Cao, Yue},
journal={arXiv preprint arXiv:2303.11331},
year={2023}
}
@article{EVA - CLIP,
title={EVA - 02: A Visual Representation for Neon Genesis},
author={Sun, Quan and Fang, Yuxin and Wu, Ledell and Wang, Xinlong and Cao, Yue},
journal={arXiv preprint arXiv:2303.15389},
year={2023}
}
@misc{rw2019timm,
author = {Ross Wightman},
title = {PyTorch Image Models},
year = {2019},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
doi = {10.5281/zenodo.4414861},
howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/pytorch-image-models}}
}
📄 許可證
本項目採用MIT許可證。